【IT168 技术】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了两个函数：map和reduce。Hadoop是Doug Cutting受到Google发表的关于MapReduce的论文的启发而开发出来的。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MapReduce 作业(job) 通常会把输入的数据集切分为若干个独立的数据块，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，MapReduce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，这可以使整个集群的网络带宽被非常高效的利用。

　　MapReduce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来提供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。

　　MapReduce的体系结构

　　接下来介绍MapReduce的体系结构，MapReduce是一种并行编程模式，这种模式使得软件开发者可以轻松地编写出分布式并行程序。在Hadoop的体系结构中，MapReduce是一个简单易用的软件框架，基于它可以将任务分发到由上千台商用机器组成的集群上，并以一种高容错的方式并行处理大量的数据集，实现Hadoop的并行任务处理功能。MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点上的TaskTracker共同组成的。主节点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从节点上。主节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前失败的任务;从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个Job被提交时，JobTracker接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker的执行。

　　从上面的介绍可以看出，HDFS和MapReduce共同组成了Hadoop分布式系统体系结构的核心。HDFS在集群上实现了分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持，MapReduce在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成了Hadoop分布式集群的主要任务。

　　作者简介

　　陆嘉恒，《Hadoop实战》作者，中国人民大学副教授，新加坡国立大学博士，美国加利福尼亚大学尔湾分校(University of California， Irvine) 博士后。