谈谈Hadoop MapReduce和Spark MR实现
谈谈MapReduce的概念、Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现
什么是MapReduce？
MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型，用于大规模数据集的并行运算。
有以下几个特点：
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分而治之，并行处理。
抽象了map和reduce的计算流程，对于分布式存储的数据可以并行的进行map处理，之后在reduce端对map结果进行汇总。
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移动计算而非移动数据。
数据的计算传输需要大量的磁盘和网络IO。MapReduce会尽量在数据存储的节点执行计算，以减少不必要的开销。
Hadoop MapReduce
我们常说的MapReduce就是Hadoop MapReduce。
Hadoop MapReduce作业被分成一系列运行在分布式集群中的map任务和reduce任务，每个任务都工作在被指定的小的数据自己上，因此负载是遍布集群中各个节点上的。
map任务负责数据的载入、解析、转换和过滤。MapReduce作业的输入是一系列储存在HDFS中的文件。map任务的输出被称为中间键和中间值，会被发送到reduce端进行后续处理。
每个reduce任务负责处理map任务输出结果的一个子集。MapReduce确保每个reduce的输入都是按键排序的。
系统执行排序、将map输出作为输入传递给reduce的过程称为shuffle。shuffle是MapReduce的心脏，关于shuffle详情请自己搜索。
Pig和Hive都是对MapReduce更高层次的抽象，他们都会将高级的语言翻译成一组MapReduce作业，执行计算。
Spark基于MapReduce实现
Spark通过借鉴Hadoop MapReduce，继承了其分布式并行计算的优点，并改进了MapReduce的一些缺点。
Spark并行处理主要基于其内部RDD和DAG来实现。
RDD（弹性分布式数据集）：作为Spark基本编程模型，它是MapReduce模型的扩展和延伸。其运用高效的数据共享概念（分区）和类似MapReduce的操作方式，使得并行计算能高效的进行。
DAG（有向无环图）：Spark使用DAG描述了RDD的依赖关系（宽/窄依赖），维护了RDD间的血缘关系，减少了迭代过程中数据的落地，提高了处理效率。
我们提交一个Spark代码，大概执行流程如下：
- 根据行动操作划分job
- 每个job内部根据宽依赖划分stage。stage分为ShuffleMapStage和ResultStage。
- 执行stage内部的task。每个stage内部会有许多task，task是Spark的最小执行单元，task的数量取决于RDD的分区数量，spark会优先选择数据所在的节点启动task。task分为ShuffleMapTask和ResultTask。ShuffleMapTask返回输出结果相关信息供后续task使用；ResultTask根据结果大小，会选择丢弃或者返回给Driver端。
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从上面流程，我们可以简单总结：
- Spark通过RDD的分区，来保证MR中的并行处理
- Spark通过DAG宽窄依赖，优化了task计算流程，减少了数据落盘的次数
- Spark中也会保障数据本地化，来实现移动计算而非移动数据。
Spark与MapReduce比较
- Spark会中间数据放在内存中，迭代运算效率高。MapReduce的中间计算结果保存在磁盘上，势必影响整体的运行速度。
- Spark的容错性高。Spark的RDD可以根据血统来重新生成数据，也可以通过checkpoint来实现容错。
- Spark更加的通用。Spark提供了许多的算子，可以更便捷的处理数据。
参考
《MapReduce设计模式》
《Hadoop权威指南》
《图解Spark核心技术与案例实践》
参考书籍+个人理解，如有偏差，欢迎交流。
