大数据学习路线分享MAPREDUCE，需求：统计大量的文本文件中的单词出现的次数

• 1）整个运算需要分阶段

  • 阶段一：并行局部运算
  • 阶段二 ：汇总处理，不同的阶段需要开发不同的程序
• 2）阶段之间的调用
• 3）业务程序（task程序）如何并发到集群并启动程序
• 4）如何监控task程序的运行状态，如何处理异常
• ::这些问题是开发分布式程序都会面临的问题，完全可以封装成框架::
  MR 的结构
• 一个完整的MapReduce运行时有三类实例进程：
• 1）MRAppMaster ： 负责整个程序的过程调度和状态调度
• 2）mapTask：负责map阶段的整个数据处理流程
• 3）ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程
  MR设计框架

::MAPERDUCE详细框架::

    - 1）资源如何分发？ ::放到HDFS:::中不能由客户端发送，如果配置1000台机器，也不能做pipeline，所以，可以把jar放在HDFS中的一个目录下。
    - 2）虽然有上千台机器，现在job只需要20台机器即可完成，由谁决定是哪20台机器？::ResourceManager:: 作为master
    - 3)worker--NODEMANAGER,执行应用程序，监控应用程序的资源使用情况（cpu，磁盘，网络，硬盘）并且向调度器ResourceManager汇报

::作业提交流程::

• 1）客户端提交作业给resourcemanager
• 2）resourcemanager返回jobid，存储路径path信息
• 3）客户端将job.jar 、job.split（确定需要运行多少task）、job.splitinfo等资源上传到HDFS的存储路径
• 4）上传到hdfs完成后，客户端通知resourcemanager启动job
• 5）resourcemanager将job加入到job等待队列，然后nodemanager启动container，将资源下载到container内，向客户端发出请求启动master
• 6)Appmaster向resourcemanager请求maptask的资
• 7）resourcemanager分配资源，从hdfs下载jar到container中，master启动maptask，通过心跳机制，检查job.split
• 8）maptask执行完成，通知Appmaster，释放maptask资源。

分片机制

::如何确定需要运行多少task（并行度）::

• 决定需要多大的并行度

  • map阶段并行度：客户端首先查看一下待处理数据目录下的数据量
    /data/a.txt 1G

  /data/b.txt 800M

  • 循环遍历：对每个文件看文件有多少个block，将block数量累加到计数器

  • 返回一任务规划描述文件：job.split：

                        - [ ] split0:     /data/a.txt         0-128M
                        - [ ] split1:    /data/a.txtx     128-256M
                        …..
                        - [ ] split8:    /data/b.txt         0-128M

    写入HDFS中

  • 分片和分块不同：

    • 分片是逻辑概念，给task一个数据处理的范围
    • 存在冗余（10%），偏移量和数据大小
• 特性：移动计算（jar包中封装的计算）而不是移动数据

编写MR程序的步骤：
1、用户编写程序分为三个部分：Mapper、Reducer、Driver
2、Mapper的输入数据是kv对的形式（数据类型可自定义）
3、Mapper的输出数据是kv对的形式（数据类型可自定义）
4、Mapper中的业务逻辑写在map（）方法中
5、Map（）方法对每一对kv值调用一次
6、Reducer的输入数据是kv对的形式（数据类型可自定义）
7、Reducer的输出数据是kv对的形式（数据类型可自定义）
8、Reducer中的业务逻辑写在reduce（）方法中
9、ReduceTask进程对每一组相同的key的调用一次reduce（）方法
10、用户自定义的Mapper、Reducer类都要继承各自的父类
11、整个程序需要一个Driver来进行提交，提交是一个描述了各种必要信息的job对象

• 案例：wordcount
• 需求：有一批数据文件（TB或者PB级别的数据），如何统计这些文件中的单词出现次数