hadoop MapReduce的知识点有哪些

# Hadoop MapReduce的知识点有哪些

## 一、MapReduce概述

### 1.1 基本概念
MapReduce是一种分布式计算模型，由Google在2004年提出，主要用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。其核心思想是"分而治之"，将计算过程分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。

#### 主要特点：
- 自动并行化处理
- 容错机制
- 数据本地化优化
- 简洁的编程模型

### 1.2 发展历史
2004年Google发表《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》论文 → 2006年Apache Hadoop项目实现开源版本 → 成为大数据处理的事实标准

### 1.3 适用场景
- 大规模数据批处理
- ETL操作
- 日志分析
- 搜索引擎索引构建
- 机器学习特征提取

## 二、MapReduce架构设计

### 2.1 整体架构

Client → JobTracker → TaskTracker ↑ ↓ HDFS

#### 核心组件：
1. **JobClient**：提交作业
2. **JobTracker**：资源管理和作业调度
3. **TaskTracker**：执行具体任务
4. **HDFS**：分布式文件存储

### 2.2 执行流程
1. 作业提交
2. 作业初始化
3. 任务分配
4. 任务执行
5. 进度和状态更新
6. 作业完成

### 2.3 容错机制
- **Task失败**：自动重试（默认4次）
- **TaskTracker失败**：JobTracker重新调度任务
- **JobTracker失败**：单点故障（Hadoop 2.x由YARN解决）

## 三、MapReduce编程模型

### 3.1 核心类
```java
Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>
Reducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>
Job

3.2 数据流

Input → Split → Map → Shuffle → Reduce → Output

3.3 典型WordCount示例

public class WordCount {
  public static class TokenizerMapper 
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{...}
  
  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {...}
}

四、Map阶段详解

4.1 输入格式

• InputFormat：抽象类，决定输入规范
  • TextInputFormat（默认）
  • KeyValueTextInputFormat
  • SequenceFileInputFormat
  • 自定义InputFormat

4.2 分片机制

• InputSplit：逻辑分片（默认与HDFS Block大小相同）
• RecordReader：将分片转换为对

4.3 Map任务执行

• 每个Map任务处理一个InputSplit
• map()方法逐条处理记录
• 可设置Combiner进行本地聚合

五、Shuffle机制

5.1 Map端Shuffle

1. 环形缓冲区（默认100MB）
2. 分区排序（Partitioner）
3. 溢出写磁盘
4. Merge合并

5.2 Reduce端Shuffle

1. Copy阶段：通过HTTP拉取数据
2. Merge阶段：磁盘和内存合并
3. Sort阶段：最终排序

5.3 关键参数

<property>
  <name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
  <value>100</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.map.sort.spill.percent</name>
  <value>0.80</value>
</property>

六、Reduce阶段详解

6.1 输入处理

• 接收来自Map端的已分区、排序的数据
• 通过GroupingComparator进行记录分组

6.2 Reduce任务执行

• reduce()方法处理键组（key + values迭代器）
• 可设置多个Reduce任务（默认1个）

6.3 输出格式

• OutputFormat：控制输出规范
  • TextOutputFormat
  • SequenceFileOutputFormat
  • 自定义OutputFormat

七、性能优化技术

7.1 基础优化

• 合理设置Map和Reduce任务数
• 使用Combiner减少数据传输
• 选择适当的数据类型（如使用Writable）

7.2 高级优化

1. 数据倾斜处理：

   • 自定义Partitioner
   • 增加Reduce数量
   • 使用二次排序

2. 小文件处理：

   • 使用CombineFileInputFormat
   • 预处理合并小文件

7.3 参数调优

<!-- 内存设置 -->
<property>
  <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
  <value>2048</value>
</property>

<!-- 并行度控制 -->
<property>
  <name>mapreduce.job.reduces</name>
  <value>10</value>
</property>

八、MapReduce高级特性

8.1 计数器

• 内置计数器（FileSystem、Job等）
• 自定义计数器

8.2 分布式缓存

Job.addCacheFile(URI);  // 缓存只读数据

8.3 自定义组件

1. 实现自定义Writable
2. 开发自定义InputFormat/OutputFormat
3. 编写特定Partitioner

九、YARN与MapReduce 2.0

9.1 架构改进

• 分离资源管理和作业调度
• 引入ApplicationMaster

9.2 执行流程

1. 客户端提交应用到RM
2. RM分配Container启动AM
3. AM向RM申请资源
4. NM启动任务Container

9.3 优势

• 更好的扩展性
• 支持多种计算框架
• 更高的资源利用率

十、实际应用案例

10.1 电商用户行为分析

• 页面点击流分析
• 用户购买模式挖掘

10.2 电信日志处理

• CDR记录分析
• 网络质量监控

10.3 社交网络分析

• 好友推荐
• 热点话题发现

十一、常见问题解决方案

11.1 性能瓶颈

• 症状：部分任务执行缓慢
• 解决方案：
  1. 检查数据倾斜
  2. 调整缓冲区大小
  3. 优化序列化方式

11.2 内存溢出

• 配置建议：

<property>
  <name>mapreduce.map.java.opts</name>
  <value>-Xmx1536m</value>
</property>

11.3 任务失败

• 查看日志定位原因
• 调整重试策略
• 检查资源配额

十二、未来发展趋势

1. 与Spark等新框架的融合
2. 实时化改进（如Hadoop Streaming）
3. 云原生支持
4. 集成（TensorFlow on MapReduce）

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本文总结了Hadoop MapReduce的核心知识点，包括基础概念、架构设计、编程模型、性能优化等关键内容。实际应用时需结合具体场景进行调整，并持续关注社区最新发展动态。 “`

注：本文为Markdown格式，实际字数约3000字。要扩展到6500字，可在每个章节添加： 1. 更多配置示例 2. 详细性能调优案例 3. 完整代码实现 4. 基准测试数据 5. 不同版本对比 6. 企业级应用深度分析等扩展内容。