大数据开发离线计算框架知识点总结

大数据离线计算框架介绍：

一、MapReduce计算框架

Hadoop是一个分布式系统架构，由Apache基金会所开发，其核心主要包括两个组件：HDFS和MapReduce，前者为海量存储提供了存储，而后者为海量的数据提供了计算。这里我们主要关注MapReduce。以下资料来源于Hadoop的官方说明文档和论文。

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个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。将计算过程分为两个阶段，Map和Reduce，Map阶段并行处理输入的数据，Reduce阶段对Map结果进行汇总。

一个MapReduce作业通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由Map任务以完全并行的方式处理它们。框架会对Map的输出先进行排序，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通常在一起。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地利用。

MapReduce框架由一个单独的master JobTracker 和每个集群节点一个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，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。

应用程序至少应该指明输入/输出的路径，并通过实现合适的接口或抽象类提供map和reduce函数。再加上其他作业的参数，就构成了作业配置。然后，Hadoop的Job Client提交作业和配置信息给JobTracker，后者负责分发这些软件和配置信息给slave、调度任务并监控它们的执行，同时提供状态和诊断信息给Job Client。

应用程序通常会通过提供map和reduce来实现 Mapper和Reducer接口，它们组成作业的核心。map函数接受一个键值对，产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对中键相同的值传递给一个reduce函数。reduce函数接受一个键，以及相关的一组值，将这组值进行合并产生一组规模更小的值。