mapreduce中combine优化机制利用

《mapreduce中combine优化机制利用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、MapReduce中Combine优化机制利用　　摘要：由Apache软件基金会开发的Hadoop分布式系统基础架构，作为一个主流的云计算平台，其核心框架之一的MapReduce性能已经成为一个研究热点，其中对于Shuffle阶段的优化，使用Combine优化机制是关键。文章详细介绍了MapReduce计算框架及Shuffle流程；分别从机理简介、执行时机、运行条件三方面详细阐述了如何利用Combine优化机制；通过搭建Hadoop集群，运用MapReduce分布式算法测试实验数据。实验结果充分证明，正确地运用Combine优

2、化机制能显著提高MapReduce框架的性能。关键词：云计算；Hadoop；MapReduce；Shuffle；Combine中图分类号：TP393.2文献标志码：A文章编号：1006-8228（2013）09-01-040引言15我们正处在一个数据爆炸的时代，数据生成速度之快令人惊讶：纽约证券交易所每天产生1TB的数据，Facebook存储着约100亿张照片占用了约1PB存储容量[1]。由Apache软件基金会开发的Hadoop分布式系统基础架构，正是为了解决海量数据的存储和计算问题，并且由于其高可靠性、高可扩展性、高效性和

3、高容错性，已经成为一种主流的云计算平台[2]。Hadoop核心框架之一的MapReduce，在性能优化和提高等方面的问题已经被学术界和工业界所关注，而其中很重要的一部分是对Shuffle阶段的优化。本文详细介绍了MapReduce框架和Shuffle阶段流程，研究分析了Shuffle优化过程中利用Combine优化机制存在的问题，通过实验和理论分析找出了解决方案，提出了Combine优化机制的执行时机和运行条件，并利用实例数据充分证明了正确地利用Combine优化机制能显著提高MapReduce框架性能。1MapReduce框

4、架1.1框架简介MapReduce是一种能够在普通配置计算机上并行处理大量数据的并行计算框架，使用这个框架，我们只需要编写我们想要执行的简单运算即可，写出的程序自动在集群上并行执行，而不必关心集群之间的调度、数据分布、负载均衡、容灾备份、通信等复杂细节，这些问题都已经被MapReduce框架封装好了。15MapReduce可以让没有任何分布式、并行编程经验的程序员很容易地利用分布式系统的资源[3]，用户只需要自己定义map函数和reduce函数，这两个函数的灵感来自Lisp和许多其他函数式语言的map和reduce原语[4]，

5、map函数从输入数据中获取键/值对同时生成一个中间键值对集合，reduce函数合并有相同中间键的中间值，从而得到一个想要的结果。MapReduce框架会在任务运行时关注调度任务，并监视任务的执行状况，如果执行失败，将重新执行该任务[5]。1.2实现机制首先输入文件会被用户程序调用的MapReduce库切分成若干64MB大小的数据块，这些数据块在框架中会被自动地创建副本，然后调用fork原语创建数个子程序，在这些子程序中有一个特殊程序master，其他程序都被当作worker程序，一个空闲的worker程序将收到由master分

6、配的一个map任务和reduce任务。worker程序从输入的数据片段中解析出键值对，然后这些键值对被传递给用户自定义实现的map函数，由map函数处理后，生成的中间键值对最终被写到本地磁盘上，master获取到这些键值对在本地磁盘上的存储位置并传送给负责执行reduce任务的worker节点。reduceworker程序使用RPC从负责执行map任务的worker节点所在主机的磁盘上读取这些缓存数据，由于存在不同的key值映射到相同的reduce任务上，因此会进行排序，如果中间数据太大无法在内存中完成排序，那么就要进行外排序

7、[5]，最终使得具有相同key值的数据聚合在一起。排序后的中间数据经过reduceworker遍历后，reduceworker程序将每一个惟一的中间key值和它相关的中间value值的集合传递给用户自定义的reduce函数[5]。15当所有的map、reduce任务完成后，用户程序对map、reduce的调用才返回。2Shuffle过程Shuffle过程可以理解为是从map映射输出到reduce消化输入的整个过程，整个过程被称为MapReduce的“心脏”，关乎整个框架性能[1]，应用开发人员对MapReduce框架的改进也主

8、要集中在Shuffle阶段。MapReduce框架中Shuffle流程如图1所示[1]。2.1Map端⑴作业提交以后，Map端从输入块中读取record，依次调用map函数进行处理，并映射输出（key，value）键值对。⑵生成的键值对串行化的输出到环形内存缓冲区[7]，这期