这篇文章是我阅读 MapReduce 论文：《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》的笔记，这篇笔记概述了 MapReduce 是什么，它的工作流程，一些细节问题，以及我的个人理解与思考。

MapReduce 是什么？

MapReduce 是 Google设计的一种用于大规模数据集的分布式模型，它具有支持并行计算、容错、易使用等特点。它的设计目标如下：

• 支持并行
• 用于分布式
• 能够进行错误处理（比如机器崩溃）
• 易于使用（程序员友好）
• 负载均衡

模型流程

MapReduce 模型主要分为 2 个部分：Map 和 Reduce。

在 Map 过程中，Map 函数会获取输入的数据，产生一个临时中间值，它是一个 K/V 对，然后MapReduce Library 会按 Key 值给键值对（K/V）分组然后传递给 Reduce 函数。而后，Reduce 接收到了这些 K/V 对，会将它们合并。

以论文中的字数统计程序为例：

现在我们来考虑，如果我们有许多文档，然后我们想要统计在这些文档中每个字出现的次数，现在用 MapReduce 来解决这个问题。Map 函数所做的工作，就是进行分词，产生一组形如下表的 K/V 键值对：

然后将这组键值对传递给 Reduce，由 Reduce 进行合并。

具体流程如下：

1. 由用户程序中调用的 MapReduce Library 将文件分成 M 块（M 要远大于 Map Worker 的数量，每块大小16MB~64MB），此时，进入 MapReduce 过程；
2. 由 Master 给空闲的 Worker 分配任务，共有 M 个 Map 任务，R 个 Reduce 任务；
3. Map Worker 读取文件，将文件处理为 K/V 键值对，K/V 键值对缓存于内存中（此时存在一个问题，如果断电怎么办？往下看后边有解释）；
4. 将缓存于内存的 K/V 键值对写入磁盘，分成 R 堆（分堆方法有很多种，论文中提到了使用 Hash 散列函数），然后将结果发送给 Master；
5. Master 将这些 K/V 键值对的存储地址告知 Reduce，Reduce Worker 通过 RPC（远程过程调用）进行读取，读取完毕之后会根据 Key 值进行排序（这样，相同 Key 值的就会在一起。但是存在一个问题，如果内存不够大，排序该怎么进行？可以使用外部排序）；
6. Reduce Worker 将已经排序的结果进行遍历，将每个 Key 值所对应的一组 Value，所组成的 <key, value[num]>传递给用户所编写的 reduce 函数进行处理；
7. 所有的 Map，Reduce 任务都完成后，告知用户程序，MapReduce 已经结束，返回用户程序。

容错处理（Fault-Tolerance）

MapReduce 中的容错处理是非常重要的，因为MapReduce 是运行于分布式环境中的，在分布式环境中经常会有机器出现错误，我们不能让个别机器的错误影响到整体。

Worker 崩溃

Master 通过定期给 Worker 发送心跳（heartbeat）来检测 Worker 是否还在正常工作，如果 Worker 无应答或者是应答有误，我们认定它已经宕机（fail）。如果正在工作的 Worker 宕机了，那么运行在它上面的 map 任务会进行初始化（初始状态为 idle，任务还有其他2种状态，in-progress处理中，completed 已完成），重新被分配到正常的 Worker 上。

如果说 Map Worker 已经完成了一些工作，我们仍然要对运行在它上面的所有任务重新进行分配，这是为什么呢？这里同时可以解决上面的那个问题。因为 Map Worker 处理后的中间结果存在于内存中，或者是 local disk 中，一旦它宕机，这些数据就获取不到了。

但是对于 Reduce Worker，它完成的任务不用重做，因为它处理后的结果是保存在全局存储中的。

如果，在 Map Worker A 宕机之后，它所做的任务被重新分配给了 Map Worker B，后边的 Reduce Worker 会被告知，A 已经宕机，要去 B 去读取数据。

Master 崩溃

如果说 MapReduce 的 Master 宕机了，又该如何处理呢？

MapReduce 中的 Master 会定期进行 checkpoint 备份，如果 Master 宕机，会根据之前的 checkpoint 进行恢复，但是恢复期间，MapReduce 任务会中断。

一些细节问题

1. 考虑用户编写的 reduce 函数是确定的（deterministic，对于同样的输入执行的结果是一样的），如果有多个 Reduce Worker 都执行了一个 Reduce 任务该怎么办？

因为用户的 reduce 函数是 deterministic 的，所以即使有多个 Reduce Worker 都执行了同一个任务，但是它们执行的结果都是一样的，并不影响最后的结果。

2. 如果用户编写的 reduce 函数是不确定（non-deterministic）的呢？

正是因为 reduce 函数是 non-deterministic 的，本来每次执行的结果也不确定，所以更不会产生影响。

3. 我们所需要处理的输入文件是如何保存的？

Input 文件保存于 GFS 中，GFS 会将它们分块保存（每块16MB~64MB），GFS 会对每个文件有3个备份，备份在不同的机器上。

4. Master 是如何分配任务的？

遵循就『近』原则，将任务分配给离任务所保存的位置最『近』的 Worker，这里对『近』的定义是网络层面上的，比如说在同一个交换机下的两个机器就是距离『近』的。

5. MapReduce 是如何做到负载均衡的？

一开始将文件分块时，分为 M 块，远大于 Map Worker 的数量就有助于负载均衡。同时，这样做还有一个好处，就是当一个 Worker 宕机的时候，可以将任务迅速分配开来，分到多个 Worker 上去。如果 M 比较小，有可能当一个 Worker 宕机时，它的任务不够分配到剩下的 Worker 中，会有 Worker 闲置。

6. 如何解决 straggler 问题（其他 Worker 都已经完成了自己的任务，但是有一个异常慢的机器，它还有任务没完成，拖慢了整体的速度）？

MapReduce 有一种机制应对这种情况：MapReduce 会对未完成的任务（in-progress） 定时执行备份执行操作（即，把这些正在某些 Worker 上执行但未完成的任务再次分配给其他 Worker 去执行），不论这个任务被哪个 Worker 完成都会被标记为已完成。

7. 如果在 Map 任务中有一个 key 特别多，可能会拖慢整个网络的速度，该怎么办？（例如，在字数统计的例子中，the 这个词的数量特别多）

MapReduce 给用户提供了一个 Combiner 函数，这个函数可以将结果在发送到网络之前进行合并，例如发送键值对<”by”, 3>。

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