MapReduce 原理与 Python 实践

MapReduce 原理与 Python 实践

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1. MapReduce 原理

以下是个人在MongoDB和Redis实际应用中总结的Map-Reduce的理解

Hadoop 的 MapReduce 是基于 Google - MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 的一种实现。对 MapReduce 的基本介绍如下：

MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with the same intermediate key.

MapReduce 是一种编程模型，用于处理大规模的数据。用户主要通过指定一个 map 函数和一个 reduce 函数来处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合；然后 再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值。看到 map/reduce 很容易就联想到函数式编程，而实际上论文中也提到确实受到 Lisp 和其它函数式编程语言的启发。以 Python 为例，map/reduce 的用法如下：

    from functools import reduce
    from operator import add
    ls = map(lambda x: len(x), ["ana", "bob", "catty", "dogge"])
    # print(list(ls))
    # => [3, 3, 5, 5]
    reduce(add, ls)
    # => 16

MapReduce 的优势在于对大规模数据进行切分（split），并在分布式集群上分别运行 map/reduce 并行加工，而用户只需要针对数据处理逻辑编写简单的 map/reduce 函数，MapReduce 则负责保证分布式运行和容错机制。Hadoop 的 MapReduce 虽然由 Java 实现，但同时提供 Streaming API 可以通过标准化输入/输出允许我们使用任何编程语言来实现 map/reduce。

以官方提供的 WordCount 为例，输入为两个文件：

    hadoop fs -cat file0
    # Hello World Bye World

    hadoop fs -cat file1
    # Hello Hadoop Goodbye Hadoop

利用 MapReduce 来计算所有文件中单词出现数量的统计。MapReduce 的运行过程如下图所示：

MapReduce

2.Python map/reduce

Hadoop 的 Streaming API 通过 STDIN/STDOUT 传递数据，因此 Python 版本的 map 可以写作：

    #!/usr/bin/env python3
    import sys

    def read_inputs(file):
      for line in file:
        line = line.strip()
        yield line.split()
    def main():
      file = sys.stdin
      lines = read_inputs(file)
      for words in lines:
        for word in words:
          print("{}\t{}".format(word, 1))
    if __name__ == "__main__":
      main()

运行一下：

    chmod +x map.py
    echo "Hello World Bye World" | ./map.py
    Hello   1
    #World   1
    #Bye     1
    #World   1

reduce 函数以此读取经过排序之后的 map 函数的输出，并统计单词的次数：

    #!/usr/bin/env python3
    import sys

    def read_map_outputs(file):
      for line in file:
        yield line.strip().split("\t", 1)
    def main():
      current_word = None
      word_count   = 0
      lines = read_map_outputs(sys.stdin)
      for word, count in lines:
        try:
          count = int(count)
        except ValueError:
          continue
        if current_word == word:
          word_count += count
        else:
          if current_word:
            print("{}\t{}".format(current_word, word_count))
          current_word = word
          word_count = count
      if current_word:
        print("{}\t{}".format(current_word, word_count))
    if __name__ == "__main__":
      main()
    

reduce 的输入是排序后的 map 输出：

    chmod +x reduce.py
    echo "Hello World Bye World" | ./map.py | sort | ./reduce.py

    # Bye     1
    # Hello   1
    # World   2

这其实与 MapReduce 的执行流程是一致的，下面我们通过 MapReduce 来执行（已启动 Hadoop），需要用到 hadoop-streaming-2.6.4.jar，不同的 Hadoop 版本位置可能不同：

    cd $HADOOP_INSTALL && find ./ -name "hadoop-streaming*.jar"
    # ./share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.4.jar

    mkdir wordcount -p wordcount/input
    cd wordcount
    echo "Hello World Bye World" >> input/file0
    echo "Hello Hadoop Goodbye Hadoop" >> input/file1

    hadoop jar $HADOOP_INSTALL/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.4.jar \
    -input $(pwd)/input \
    -output output \
    -mapper $(pwd)/map.py \
    -reducer $(pwd)/reduce.py
    

执行完成之后会在 output 目录产生结果：

    hadoop fs -ls output
    # Found 2 items
    # -rw-r--r--   1 rainy rainy          0 2016-03-13 02:15 output/_SUCCESS
    # -rw-r--r--   1 rainy rainy         41 2016-03-13 02:15 output/part-00000
    hadoop fs -cat output/part-00000
    # Bye     1
    # Goodbye 1
    # Hadoop  2
    # Hello   2
    # World   2

3. 总结

Hadoop 的架构让 MapReduce 的实际执行过程简化了许多，但这里省略了很多细节的内容，尤其是针对完全分布式模式，并且要在输入文件足够大的情况下才能体现出优势。这里处理纯文本文档作为示例，但我想要做的是通过连接 MongoDB 直接读取数据到 HDFS 然后进行 MapReduce 处理，但考虑到数据量仍然不是很大（700,000条记录）的情况，不知道是否会比直接 Python + MongoDB 更快。