Distributed | MapReduce
最近终于抽出时间开始学习MIT 6.824，本文为我看MapReduce论文和做lab后的总结。
lab要用到go语言，这也是我第一次接触。可以参考go语言圣经学习基本语法。
[Go语言圣经]
MapReduce 简介
MapReduce描述了一种编程模型，由处理数据的map函数生成中间键值对(Key/Value)，再由Reduce函数处理中间键值对生成输出文件。根据用户自定义的map和reduce函数不同，可以实现不同的功能。下面我简单总结了个人觉得比较关键的部分。
执行概述
在MapReduce中存在两种程序：master (也即lab中的coordinator) 和worker。master负责分配任务和接受反馈，更新任务列表。worker负责完成map和reduce任务。
在程序运行前，mapreduce库会将输入的数据切分成M个片段，即M个map任务，然后启动master和worker。master会对每个空闲的worker分配map或者reduce任务。
被分配了map任务的worker读取相应任务的数据，解析出键值对，生成中间键值对存入本地磁盘。这些键值对根据key的不同，被分区函数划分到R个区域内。worker将这些数据的位置传回master，master会将这些位置转发给执行reduce操作的worker。
执行reduce任务的worker在接受任务后，使用RPC的方式读取数据，并根据key进行排序，然后调用reduce函数生成R个输出文件。
容错
由于数百上千台机器同时运行，发生网络故障/设备中断是常有的事情，因此需要应对故障的方案。
worker故障
master会周期性的ping下每个worker，如果在一定时间内收不到来自某个worker的响应，master就会将该worker标记为failed，该worker正在执行的任务会被重置为【待执行】。master会将这些任务交给其他worker重新执行。
对于已经执行完的任务。如果是已完成的map任务，由于中间数据储存在发生故障的worker磁盘中，无法读取，因此需要重新执行该任务。如果是reduce任务则无须再执行，因为完成时输出文件已经储存在全局系统中。
master故障
一种解决方案是，将master上的数据周期性地写入磁盘，发生故障后从最新的checkpoint创建出一个新的备份，重启master进程。但往往需要人工干预。
Master的数据结构
在Master中包含了一些数据结构。它保存了每个Map任务和每个Reduce任务的状态（闲置，正在运行，以及完成），以及非空闲任务的worker机器的ID。
备用任务
在MapReduce计算中，一台机器花费了异常长的时间去完成最后几个Map或者Reduce任务会导致执行总时间延长很多。因此当一个MapReduce任务接近完成时，master可以调度一个备用（backup）任务来执行正在执行的任务。无论是主任务还是备用任务完成，都视为整个计算完成。可以显著减少大型计算花费的时间。
Lab1 总结
虽然看论文的时候感觉自己对MapReduce的执行过程了解的比较透彻，但是在实际实现全过程的时候才发现有很多地方没有注意到。果然是实践出真知。
在过程中遇到的一个比较大的坑是我对go的struct不够了解。go中struct用变量名的首字母大小写来区分public和private（可导出和不可导出），习惯了驼峰命名法的我并没有注意到。因此在测试的时候才需要全盘修改，花费了一些精力。
在lab中我们要实现的是一个在本地机器执行的mapreduce任务。和论文中介绍的不同，这个mapreduce没有实现对worker的周期检测，也不需要储存每个worker的状态，而是当worker在一段时间（lab中为10s）内没有完成任务时，直接将该worker视为故障，重新分配任务。并且任务时由worker主动申请再由master进行分配。这对于小任务是可行的，但对于无法预测时间的大型任务，应当按论文中进行实现。
在执行过程中，必须要先将map任务全部执行完，才能执行reduce任务。因为reduce任务要读取全部数据进行排序。当map任务已经分配完但没有全部完成时，部分没有任务可以执行的worker可能会空转。
for {
switch reply.State{
case 0:
//map任务
case 1:
//reduce任务
case 2:
continue //暂时没有任务，等待下一次申请
case 3:
break //所有任务均已完成，worker停止工作
}
在任务分配上，我简单的采用了数组初始化所有任务，在分配任务时从数组中寻找【待执行】的任务（即state为0），更优化的方式可以考虑任务队列。将任务依次入队，对已经执行的任务出队，如果任务执行失败（超时），则重新入队。这样免去了遍历的过程。
因为在mrcoordinator.go中我们可以看到，每隔1s中会执行一次c.Done()，因此可以在c.Done()中增加每次任务的运行时间。
m := mr.MakeCoordinator(os.Args[1:], 10)
for m.Done() == false {
time.Sleep(time.Second)
}
论文中提到通过写入临时文件并重命名它的方式，可以避免在崩溃生成部分写入的文件，造成混乱。ioutil库可以创建临时文件，并在写入结束后重命名为标准文件格式。
在实际上手时，可以先从worker开始，根据程序中给的example，分析执行过程，再在程序中添加对应的实现。RPC调用的函数必须要有返回值，否则运行时会报错找不到该函数。
实现代码
以下为实现代码，通过了全部测试。
//worker.go
package mr
import "fmt"
import "log"
import "net/rpc"
import "hash/fnv"
import (
"time"
"os"
"sort"
"io/ioutil"
"strconv"
"encoding/json"
)
//
// Map functions return a slice of KeyValue.
//
type KeyValue struct {
Key string
Value string
}
type ByKey []KeyValue
// for sorting by key.
func (a ByKey) Len() int { return len(a) }
func (a ByKey) Swap(i, j int) { a[i], a[j] = a[j], a[i] }
func (a ByKey) Less(i, j int) bool { return a[i].Key < a[j].Key }
//
// use ihash(key) % NReduce to choose the reduce
// task number for each KeyValue emitted by Map.
//
func ihash(key string) int {
h := fnv.New32a()
h.Write([]byte(key))
return int(h.Sum32() & 0x7fffffff)
}
//
// main/mrworker.go calls this function.
//
func Worker(mapf func(string, string) []KeyValue,
reducef func(string, []string) string) {
// Your worker implementation here.
// uncomment to send the Example RPC to the coordinator.
// CallExample()
for {
time.Sleep(time.Second) //睡眠一秒再接任务
args := ASKArgs{}
reply := ASKReply{}
callAskTask(&args, &reply)
taskNumber := reply.TaskNumber
switch reply.State{
case 0:
file, err := os.Open(reply.FileName)
if err != nil {
log.Fatalf("cannot open mapTask file", reply.FileName)
}
content, err := ioutil.ReadAll(file)
if err != nil {
log.Fatalf("cannot read mapTask file", reply.FileName)
}
file.Close()
kva := mapf(reply.FileName, string(content))
//写入mr-taskNumber-y文件中
WriteMiddleFile(kva, taskNumber, reply.NReduce)
case 1:
intermediate := []KeyValue{}
nmap := reply.NMap
for i:=0; i<nmap ; i++ {
mapFile := "mr-" + strconv.Itoa(i) + "-" + strconv.Itoa(taskNumber)
inputFile, err := os.OpenFile(mapFile, os.O_RDONLY, 0666)
if err != nil {
log.Fatalf("can not open reduceTask", mapFile)
}
dec := json.NewDecoder(inputFile)
for {
var kv []KeyValue
if err := dec.Decode(&kv); err != nil {
break
}
intermediate = append(intermediate, kv...)
}
}
sort.Sort(ByKey(intermediate))
outFile := "mr-out-" + strconv.Itoa(taskNumber)
tempReduceFile, err := ioutil.TempFile("", "mr-reduce-*")
if err != nil {
log.Fatalf("cannot open", outFile)
}
i := 0
for i < len(intermediate) {
j := i + 1
for j < len(intermediate) && intermediate[j].Key == intermediate[i].Key {
j++
}
values := []string{}
for k := i; k < j; k++ {
values = append(values, intermediate[k].Value)
}
output := reducef(intermediate[i].Key, values)
// this is the correct format for each line of Reduce output.
fmt.Fprintf(tempReduceFile, "%v %v\n", intermediate[i].Key, output)
i = j
}
tempReduceFile.Close()
os.Rename(tempReduceFile.Name(), outFile)
case 2:
continue //暂时没有任务，等待下一次申请
case 3:
break //所有任务均已完成，worker停止工作
}
Args := FinishAgrs{State: reply.State, TaskNumber:taskNumber}
Reply := FinishReply{}
callFinishTask(&Args, &Reply)
if Reply.State == 1 {
break
}
}
}
func WriteMiddleFile(kva []KeyValue, taskNumber int, nReduce int) bool {
buffer := make([][]KeyValue, nReduce)
for _, value := range(kva) {
area := (ihash(value.Key)) % nReduce
buffer[area] = append(buffer[area], value)
}
for area, output := range(buffer) {
outputFile := "mr-" + strconv.Itoa(taskNumber) + "-" + strconv.Itoa(area)
tempMapFile, err := ioutil.TempFile("", "mr-map-*")
if err != nil {
log.Fatalf("cannot open tempMapFile")
}
enc := json.NewEncoder(tempMapFile)
err = enc.Encode(output)
if err != nil {
return false
}
tempMapFile.Close()
os.Rename(tempMapFile.Name(), outputFile) //通过原子地重命名避免写入时崩溃，导致内容不完整
}
return true
}
func callAskTask(args *ASKArgs, reply *ASKReply){
call("Coordinator.ASKTask", &args, &reply)
}
func callFinishTask(args *FinishAgrs, reply *FinishReply){
call("Coordinator.FinishTask", &args, &reply)
}
//
// send an RPC request to the coordinator, wait for the response.
// usually returns true.
// returns false if something goes wrong.
//
func call(rpcname string, args interface{}, reply interface{}) bool {
// c, err := rpc.DialHTTP("tcp", "127.0.0.1"+":1234")
sockname := coordinatorSock()
c, err := rpc.DialHTTP("unix", sockname)
if err != nil {
log.Fatal("dialing:", err)
}
defer c.Close()
err = c.Call(rpcname, args, reply)
if err == nil {
return true
}
fmt.Println(err)
return false
}
//rpc.go
package mr
//
// RPC definitions.
//
// remember to capitalize all names.
//
import "os"
import "strconv"
//
// example to show how to declare the arguments
// and reply for an RPC.
//
type ASKArgs struct {
//申请时不需要任何信息
}
type ASKReply struct {
State int //0-map 1-reduce 2-wait 3-shutdown
FileName string //文件名
TaskNumber int //任务号
NReduce int //reduce任务中的分区数
NMap int //Map任务的总数
}
type FinishAgrs struct{
State int //同reply，用于更新Coordinator状态
TaskNumber int
}
type FinishReply struct{
State int //0-继续接受任务 1-任务全部完成，关闭worker
}
// Add your RPC definitions here.
// Cook up a unique-ish UNIX-domain socket name
// in /var/tmp, for the coordinator.
// Can't use the current directory since
// Athena AFS doesn't support UNIX-domain sockets.
func coordinatorSock() string {
s := "/var/tmp/824-mr-"
s += strconv.Itoa(os.Getuid())
return s
}
//coordinator.go
package mr
import "log"
import "net"
import "os"
import "net/rpc"
import "net/http"
import (
"sync"
)
//缺少检测故障，不能主动分配任务
//由设备主动申请任务，不需要轮训检查设备是否响应，因此不需要机器号
type Coordinator struct {
State int //0-map 1-reduce 2-finish
NMap int //map任务总数
NReduce int //reduce分区数
MapTask map[int]*mapTask //map任务数组
ReduceTask map[int]*reduceTask //reduce任务数组
Mu sync.Mutex
}
type mapTask struct {
FileName string
State int //0-待做 1-进行中 2-已完成
RunTime int
}
type reduceTask struct {
State int //0-待做 1-进行中 2-已完成
RunTime int
}
func (c *Coordinator) TickTick() {
if c.State == 0 {
for TaskNumber, task := range(c.MapTask){
if task.State == 1 {
c.MapTask[TaskNumber].RunTime += 1
if c.MapTask[TaskNumber].RunTime>=10 {
c.MapTask[TaskNumber].State = 0
}
}
}
} else if c.State == 1 {
for TaskNumber, task := range(c.ReduceTask){
if task.State == 1 {
c.ReduceTask[TaskNumber].RunTime += 1
if c.ReduceTask[TaskNumber].RunTime>=10 {
c.ReduceTask[TaskNumber].State = 0
}
}
}
}
}
func (c *Coordinator) ASKTask(args *ASKArgs, reply *ASKReply) error{
c.Mu.Lock()
defer c.Mu.Unlock()
reply.State = 2
reply.NMap = c.NMap
reply.NReduce = c.NReduce
switch c.State {
case 0:
for TaskNumber, task := range(c.MapTask) {
if task.State == 0 {
reply.FileName = task.FileName
reply.State = 0
reply.TaskNumber = TaskNumber
c.MapTask[TaskNumber].State = 1
break
}
}
case 1:
for TaskNumber, task := range(c.ReduceTask) {
if task.State == 0 {
reply.State = 1
reply.TaskNumber = TaskNumber
c.ReduceTask[TaskNumber].State = 1
break
}
}
case 2:
reply.State = 3
}
return nil
}
func (c *Coordinator) FinishTask(args *FinishAgrs, reply *FinishReply) error{
c.Mu.Lock()
defer c.Mu.Unlock()
reply.State = 0
if args.State == 0 {
c.MapTask[args.TaskNumber].State = 2
c.CheckState()
} else {
c.ReduceTask[args.TaskNumber].State = 2
c.CheckState()
if c.State == 2 {
reply.State = 1
}
}
return nil
}
func (c *Coordinator) CheckState() {
for _, task := range(c.MapTask) {
if task.State == 0 || task.State == 1 {
c.State = 0
return
}
}
for _, task := range(c.ReduceTask) {
if task.State == 0 || task.State == 1 {
c.State = 1
return
}
}
c.State = 2
}
//
// start a thread that listens for RPCs from worker.go
//
func (c *Coordinator) server() {
rpc.Register(c)
rpc.HandleHTTP()
//l, e := net.Listen("tcp", ":1234")
sockname := coordinatorSock()
os.Remove(sockname)
l, e := net.Listen("unix", sockname)
if e != nil {
log.Fatal("listen error:", e)
}
go http.Serve(l, nil)
}
//
// main/mrcoordinator.go calls Done() periodically to find out
// if the entire job has finished.
//
func (c *Coordinator) Done() bool {
c.Mu.Lock()
defer c.Mu.Unlock()
ret := false
c.TickTick() //在每次检查是否完成时，增加任务时间
if c.State == 2 {
ret = true
} else {
ret = false
}
return ret
}
//
// create a Coordinator.
// main/mrcoordinator.go calls this function.
// nReduce is the number of reduce tasks to use.
//
func MakeCoordinator(files []string, nReduce int) *Coordinator {
maptask := make(map[int]*mapTask)
reducetask := make(map[int]*reduceTask)
for i, filename := range(files) {
maptask[i] = &mapTask{FileName: filename, State: 0, RunTime: 0}
}
for j := 0; j < nReduce; j++ {
reducetask[j] = &reduceTask{State: 0, RunTime: 0}
}
c := Coordinator{State: 0, NMap: len(files), NReduce: nReduce, MapTask: maptask, ReduceTask: reducetask, Mu: sync.Mutex{}}
c.server()
return &c
}
