第1页, 共12页 MapReduce工作原理 1 MapReduce 原理（一） 1.1 MapReduce 编程模型 MapRedu ce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapRedu ce就是"任务的分解与结果的汇总"。 在Hadoop中，用于执行MapRedu ce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。 在分布式计算中，MapRedu ce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和redu ce，map负责把任务分解成多个任务，redu ce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。 需要注意的是，用MapRedu ce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。 1.2 MapReduce 处理过程 在Hadoop中，每个MapRedu ce任务都被初始化为一个Job，每个Job又可以分为两种阶段：map阶段和redu ce阶段。这两个阶段分别用两个函数表示，即map函数和redu ce函数。map函数接收一个形式的输入，然后同样产生一个形式的中间输出，Hadoop函数接收一个如形式的输入，然后对这个v alu e集合进行处理，每个redu ce产生0或1个输出，redu ce的输出也是形式的。 第2 页, 共1 2 页 一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。 1) MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份（M为用户定义），每一份通常有16MB到64MB，如图左方所示分成了split0~4；然后使用fork将用户进程拷贝到集群内其它机器上。 2) user program的副本中有一个称为master，其余称为worker，master是负责调度的，为空闲worker分配作业（Map作业或者Reduce作业），worker的数量也是可以由用户指定的。 3) 被分配了Map作业的worker，开始读取对应分片的输入数据，Map作业数量是由M决定的，和split一一对应；Map作业从输入数据中抽取出键值对，每一个键值对都作为参数传递给map函数，map函数产生的中间...
