(3)Google云计算原理与应用之分布式数据处理MapReduce

时间：2019-06-12 11:00:30 阅读：102 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

MapReduce这种并行编程模式思想最早是在1995年提出的。

MapReduce的特点:

与传统的分布式程序设计相比，MapReduce封装了并行处理、容错处理、本地化计算、负载均衡等细节，还提供了一个简单而强大的接口。

MapReduce把对数据集的大规模操作，分发给一个主节点管理下的各分节点共同完成，通过这种方式实现任务的可靠执行与容错机制。

MapReduce的编程模型:

MapReduce的实现机制:

（1）MapReduce函数首先把输入文件分成M块

（2）分派的执行程序中有一个主控程序Master

（3）一个被分配了Map任务的Worker读取并处理相关的输入块

（4）这些缓冲到内存的中间结果将被定时写到本地硬盘，这些数据通过分区函数分成R个区

（5）当Master通知执行Reduce的Worker关于中间<key,value>对的位置时，它调用远程过程，从Map Worker的本地硬盘上读取缓冲的中间数据

（6）Reduce Worker根据每一个唯一中间key来遍历所有的排序后的中间数据，并且把key和相关的中间结果值集合传递给用户定义的Reduce函数

（7）当所有的Map任务和Reduce任务都完成的时候，Master激活用户程序

MapReduce的容错机制:

由于MapReduce在成百上千台机器上处理海量数据，所以容错机制是不可或缺的。总的来说，MapReduce通过重新执行失效的地方来实现容错。

1.Master失效:

Master会周期性地设置检查点（checkpoint），并导出Master的数据。一旦某个任务失效，系统就从最近的一个检查点恢复并重新执行。

由于只有一个Master在运行，如果Master失效了，则只能终止整个MapReduce程序的运行并重新开始。

2.Worker失效:

Master会周期性地给Worker发送ping命令，如果没有Worker的应答，则Master认为Worker失效，终止对这个Worker的任务调度，

把失效Worker的任务调度到其他Worker上重新执行。

原文地址：https://www.cnblogs.com/paradis/p/11008047.html

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