【大数据·Hadoop】从词频统计由浅入深介绍MapReduce分布式计算的设计思想和原理

本文主要是介绍【大数据·Hadoop】从词频统计由浅入深介绍MapReduce分布式计算的设计思想和原理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、引入：词频统计问题

假如我们有一亿份文档，需要统计这一亿份文档的词频。我们会怎么做，有以下思路

• 使用单台PC执行：能不能存的下不说，串行计算，一份一份文档读，然后进行词频统计，需要运行很长时间
• 多台PC：把文档分布到多台PC上处理，每个PC处理一部分文件，最后合并。——听起来很简单，但是实际实现的话还是有很多问题的。

对于第二种方法，有以下几种方法，我们来分别分析一下：

可以看到，我们把数据分布到多台主机上，然后让每台主机并行扫描文档，将读取到的单词发送给一台中央主机，由中央主机统一进行词频统计。

这样有哪些问题：

• 小粒度通信->网络通信瓶颈：所有子PC分别将一个个单词（超级无敌多）通过网络同时发送 给一台中央主机, 必定造成网络IO通信堵塞
• 中央主机的负载过重： 虽然数据分布到了多台子PC上进行扫描读取处理，的确和之前的单台PC相比（一个一个文档依次往后读）能节约时间，但是处理时间其实还是差不多的。
• 缺乏容错机制： 在这种单中央主机的设计思想下，一旦子PC中有一台出错，必定导致整个结果错误。
• 数据一致性和同步问题： 你想一想，像上图，多个子PC同时对比如dog这个单词进行写入，这是一个并发操作，必须要加锁保证数据一致性。
• 扩展性问题： 随着数据量的增加，中央主机处理的数据量和计算负载也会线性增长，最终可能超过中央主机的处理能力。扩展系统可能需要更换更强大的中央主机，这不仅成本高昂，而且存在物理限制。

OK，我们先别一下子跳到MapReduce，看看基于上面这个方法我们还能怎么改进：

其实说实话这个基本上没啥改善，就是改了一下单台PC自己在发送词频之前先做了个预处理统计，这样能够稍微渐缓一下网络IO，但是其实还是没啥用。

那么还有什么其他可以改善的地方的吗？
没错，上面不是说主机压力太大了吗？那么我们现在一个主机就处理一个单词，这样OK了把？其实还是有问题的，或者说带来了新的问题：

• 网络通信问题：这样一个个单词发，或者统计好了（也就是先做计算嘛）（其实很多时候不能先做计算，比如算整体学生的最大成绩差）再发，还是通信粒度太小了
• 负载不均衡：一些常见的单词（如“the”、“is”等）可能会导致某些主机负载过重，而其他主机负载轻松。
• 扩展性问题： 你看，我现在统计单词，那我统计汉字呢？计算主机的数量是不是需要改变？？可扩展性还是很差的

其实在实现上还有很多细节问题：

• 数据怎么分呢？人工？手动分割数据并分配给多台机器处理，这个过程不仅繁琐而且难以管理和扩展。
• 开发者需要手动管理数据的分发、任务的执行、结果的汇总以及故障的处理等，这不仅增加了编程的复杂性，也增加了出错的几率。
• 处理分布式数据需要开发者对分布式系统的底层细节有深入的了解，如数据分布、通信机制、容错机制等

下面我们来看看MapReduce的思想，看看它是如何解决了这些问题，在这之中也可以看到：数据结构、算法、数学等知识的融合。

二、MapReduce介绍

2.1：设计思想

MapReduce的算法核心思想是： 分治

学过算法的同学应该会学到分治算法，所谓分治，就是把原问题分解为规模更小的问题，进行处理，最后将这些子问题的结果合并，就可以得到原问题的解。MapReduce这种分布式计算框架的核心就是：分治。

上图是MapReduce的处理流程图，可以看到，MapReduce的整个过程主要分为：

1. Map：

   • 输入：来自存储在hdfs上的文件block进行分块（split）后，并且进行读取数据处理的分块数据的键值对（key-value)形式。—— 输入数据被分成一系列的数据块，被称为“input splits”。MapReduce框架尽量保持每个split的大小相同，这样每个Map任务处理的数据量就大致相等。这是负载均衡的第一步。
   • 输出：进行扫描后的（单词,词频）的键值对形式
   • 分析：Map任务通常在存储相应数据分片的节点上执行，这样可以减少网络传输。如果某些节点因为硬件性能好或者当前负载轻而完成任务更快，MapReduce可以把新的Map任务分配给这些节点，从而提高资源的利用率。MapReduce框架会自动管理数据的分片和分发，无需用户手动干预，从而提高数据分发效率。

2. Shuffle与Sort阶段

   • 处理完数据后，Map任务的输出会进入Shuffle阶段。在这个阶段，框架负责将所有Map任务输出的键值对根据键进行排序和分组（还有combine，根据项目需要可选，减少网络io）。只有排序和分组后的数据会被发送到Reduce任务，这减少了网络传输的数据量，从而缓解网络通信瓶颈，同时，由于shuffle阶段对所有的Map任务进行了排序和分组，也就是说，一组数据只分发给一个reduce，这样也不会来自多个map对同一个reduce同时写入的并发，即消除了并发风险，保证了数据一致性。

3. Reduce任务的智能分配

   • Reduce任务是根据Map阶段的输出键值对自动分配（默认是哈希，可以手写更优的分配算法）的。MapReduce尝试均匀地分配负载，确保每个Reduce任务处理相似数量的键值对。如果某个Reduce任务处理得更快，它可以接受更多的数据，从而实现动态的负载均衡。

从上面这个处理流程可以看出，MapReduce还有很多其他优点：

• 容错机制（解决容错和恢复机制问题）
  MapReduce具备强大的容错机制。如果一个Map或Reduce任务失败，框架会自动在另一个节点上重新调度这个任务。此外，中间数据会被写入磁盘，这允许在节点故障后从最后一个检查点恢复，而不是从头开始。
• 水平扩展（解决扩展性问题）
  MapReduce支持水平扩展。当数据量增加时，可以简单地增加更多的节点到集群中。MapReduce框架会自动利用这些新节点，无需对现有的应用程序做任何修改，这使得扩展性得到了极大的提高。

2.2：设计理念：移动计算而非移动数据

其实在开篇讲到的三种分布式计算统计词频的方法中，它们的想法核心都是移动数据，把数据移动到中央主机进行计算，这样带来很明显的问题：网络IO，带宽。

而MapReduce， 它将计算任务（Map和Reduce操作）分布到存储实际数据的节点上，这样就可以在数据存储的地方直接进行计算。这种方法减少了大量数据在网络中的移动，因为只有中间结果和最终结果需要在节点之间传输，这些比原始数据小得多。

这种做法不仅提高了网络传输的效率，也增强了系统的容错性。因为MapReduce框架会将Map任务的输出写入磁盘（中间结果），在发生故障时，可以从这些已经写入磁盘的中间结果恢复，而不需要从头开始处理数据。这意味着即使在节点失败的情况下，作业的执行仍然可以继续，从而保证了计算的连续性和完整性。

总结来说，MapReduce通过**“移动计算而非移动数据”**的设计理念，有效地解决了传统分布式计算方法中的网络效率和容错性问题。

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