《Hadoop实战第2版》——1.5节Hadoop计算模型—MapReduce

1.5　Hadoop计算模型—MapReduce
MapReduce是Google公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂的并行计算过程高度地抽象为两个函数：Map和Reduce。Hadoop是Doug Cutting受到Google发表的关于MapReduce的论文启发而开发出来的。Hadoop中的MapReduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千台商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集，实现了Hadoop在集群上的数据和任务的并行计算与处理。
一个Map/Reduce作业（Job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由Map任务（Task）以完全并行的方式处理它们。框架会先对Map的输出进行排序，然后把结果输入给Reduce任务。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。
通常，Map/Reduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上的，也就是说，计算节点和存储节点在一起。这种配置允许框架在那些已经存好数据的节点上高效地调度任务，这样可以使整个集群的网络带宽得到非常高效的利用。
Map/Reduce框架由一个单独的Master JobTracker和集群节点上的Slave TaskTracker共同组成。Master负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的slave上。Master监控它们的执行情况，并重新执行已经失败的任务，而Slave仅负责执行由Master指派的任务。
在Hadoop上运行的作业需要指明程序的输入/输出位置（路径），并通过实现合适的接口或抽象类提供Map和Reduce函数。同时还需要指定作业的其他参数，构成作业配置（Job Configuration）。在Hadoop的JobClient提交作业（JAR包/可执行程序等）和配置信息给JobTracker之后，JobTracker会负责分发这些软件和配置信息给slave及调度任务，并监控它们的执行，同时提供状态和诊断信息给JobClient。