分布式并行计算MapReduce

一、用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能、工作原理和工作过程。

1.HDFS: Hadoop Distributed File System Hadoop分布式文件系统

1.1功能：

1.兼容廉价的硬件设备。2.流数据的读写。3.大数据集。4.简单的文件模型。5.强大的夸平台兼容性。

1.2工作原理：客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本。

1.3工作过程：

l hdfs集群分为两大角色:NameNode,DataNode (Secondary NameNode)

l NameNode负责管理整个文件的元数据(命名空间信息，块信息) 相当于Master

l DataNode负责管理用户的文件数据块相当于Salve

l 文件会按照固定的大小（block=128M）切成若干块后分布式存储在若干个datanode节点上

l 每一个文件块有多个副本（默认是三个），存在不同的datanode上

l DataNode会定期向NameNode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件副本数量

l hdfs的内部工作机制会对客户的保持透明，客户端请求方法hdfs都是通过向namenode申请来进行访问

2.MapReduce

2.1功能：MapReduce是一种并行可扩展计算模型，并且有较好的容错性，主要解决海量离线数据的批处理。实现下面目标

易于编程、良好的扩展性、高容错性

2.2工作原理：MapReduce是一种可用于数据处理的编程框架。MapReduce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，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。

在分布式计算中，MapReduce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reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。

2.3工作过程

1，大数据经split划分成大小相等的数据块（数据块的大小一般等于HDFS一个块的大小）以及用户作业程序。

2，系统中有一个负责调度的Master节点和许多的Map工作节点，Reduce工作节点

3，用户作业程序提交给Master节点，Master节点寻找合适的Map节点，并将数据传给Map节点，并且Master也寻找合适的Reduce节点并将数据传给Reduce节点

4，Master节点启动Map节点执行程序，Map节点尽可能的读取本地或本机架上的数据块进行计算。（数据本地化是Mapreduce的核心特征）

5，每个Map节点处理读取的数据块，并做一些数据整理，并且将中间结果放在本地而非HDFS中，同时通知Master节点Map工作完成，并告知中间结果的存储位置。

6，Master节点等所有Map工作完成后，开始启动Reduce节点，Reduce节点通过Master节点掌握的中间结果的存储位置来远程读取中间结果。

7，Reduce节点将中间结果处理后将结果输出到一个文件中。

从用户作业程序角度来看：

一个作业执行过程中有一个Jobtracker和多个Tasktracker，分别对应于HDFS中的namenode和datanode。Jobclient在用户端把已配置参数打包成jar文件存储在HDFS，并把存储路径提交给Jobtracker，然后Jobtracker创建每一个Task，并且分发到Tasktracker服务中去执行。

二、HDFS上运行MapReduce

1）准备文本文件，放在本地/home/hadoop/wc

2）编写map函数和reduce函数，在本地运行测试通过