老司机带你用 Go 语言实现 MapReduce 框架

chauncy · · 2045 次点击 · · 开始浏览    
这是一个创建于 的文章,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

  MapReduce 是 Google 提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。简而言之,就是将任务切分成很小的任务然后一个一个区的执行最后汇总,这就像小时候我们老师经常教育我们一样,大事化小,小事化了(瞬间感觉那时候老师好言简意赅啊!!!)思想就这么一个思想,那么按照这个思想在现代软件定义一切的世界里面,我们怎么运用这样的方式来解决海量数据的处理,这篇就告诉你一个这样的一个简单的实现使用 Go 语言。

上车了

  简单介绍一下几个概念:

  概念“Map(映射)”和“Reduce(归纳)”,及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还有从矢量编程语言借来的特性。当前的软件实现是指定一个 Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的 Reduce(归纳)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

  以一个例子为简单的开始:

  词频的统计(WorldCount),在现实的需求的上面可能我们可能有这样的一个需求,就是计算出一篇文章里面出现每个单词的个数。具体到生活就是,就算 Top N 的结果,比如全校要开表彰大会,找出 10 个好学生这样的 Top N 这样的例子比比皆是,而 World Count 就是他的一个实现,只是最终的结果只取出排在前面的结果而已。

  有了上面找出 10 个好学生的需求的时候,我们来想想怎么去实现它呢,很显然这个需求可能是校长在开会的时候提出来的,那么具体的实现就是每个年级组长是不是要把每个年级排名前 10 的学生找出来,然后年级组长的领导,将这些信息在汇总取出 前 10 的学生咯,那么具体的每个年级怎么做呢?同理,将每个班的前10名学生找出来,然后汇总到年级部门咯。

发车了

  基本概览和思路已经明白了,现在开始构建整个 MapReduce 框架了,首先我们明确一个思想就是,将任务划分成合适的大小,然后对其进行计算,然后将每一步计算的的结果,进行一个汇总合并的过程。那么这两个过程我们先分别定义为Map 和Reduce 过程。

  还是以 World Count 这个为例子:

  Map 的处理过程就是读取给定的文件,将文件里面的每个单词的出现频率初始化为 1。

  Reduce 的处理过程就是将相同的单词,数据进行一个累加的过程。那么,我们 MapReduce 框架的目的是调用在合适的时候调用这个 Map 和 Reduce 的过程。
在 common_map.go 里面 doMap 方法就是给定文件,读取数据然后,调用 Map 这个过程,代码里面有注释,在这里进行一个简单概述一下主要有这几个步骤:

  1. 读取文件;
  2. 将读文件的内容,调用用户 Map 函数,生产对于的 KeyValue 值;
  3. 最后按照 KeyValue 里面的 Key 进行分区,将内容写入到文件里面,以便于后面的 Reduce 过程执行;

func doMap( 
jobName string, // // the name of the MapReduce job
mapTaskNumber int, // which map task this is
inFile string,
nReduce int, // the number of reduce task that will be run 
mapF func(file string, contents string) []KeyValue,
) {
	
	//setp 1 read file
	contents, err := ioutil.ReadFile(inFile)
	if err != nil {
		log.Fatal("do map error for inFile ",err)
	}
	//setp 2 call user user-map method ,to get kv
	kvResult := mapF(inFile, string(contents))
	/**
	 *   setp 3 use key of kv generator nReduce file ,partition
	 *      a. create tmpFiles
	 *      b. create encoder for tmpFile to write contents
	 *      c. partition by key, then write tmpFile
	 */
	var tmpFiles  [] *os.File = make([] *os.File, nReduce)
	var encoders    [] *json.Encoder = make([] *json.Encoder, nReduce)
	for i := 0; i < nReduce; i++ {
		tmpFileName := reduceName(jobName,mapTaskNumber,i)
		tmpFiles[i],err = os.Create(tmpFileName)
		if err!=nil {
			log.Fatal(err)
		}
		defer tmpFiles[i].Close()
		encoders[i] = json.NewEncoder(tmpFiles[i])
		if err!=nil {
			log.Fatal(err)
		}
	}
	for _ , kv := range kvResult {
		hashKey := int(ihash(kv.Key)) % nReduce
		err := encoders[hashKey].Encode(&kv)
		if err!=nil {
			log.Fatal("do map encoders ",err)
		}
	}
}

  doReduce 函数在 common_reduce.go 里面,主要步骤:

  1. 读取 doMap 过程中产生的中间文件;
  2. 按照读取相同文件中的 Key 进新按照字典顺序进行排序;
  3. 遍历读取的 KeyValue,并且调用用户的 Reduce 方法,将计算的结果继续写入到文件中;

func doReduce(
	jobName string, // the name of the whole MapReduce job
	reduceTaskNumber int, // which reduce task this is
	nMap int, // the number of map tasks that were run ("M" in the paper)
	reduceF func(key string, values []string) string,
) {
	
	// file.Close()
	//setp 1,read map generator file ,same key merge put map[string][]string
	kvs := make(map[string][]string)
	for i := 0; i < nMap; i++ {
		fileName := reduceName(jobName, i, reduceTaskNumber)
		file, err := os.Open(fileName)
		if err != nil {
			log.Fatal("doReduce1: ", err)
		}
		dec := json.NewDecoder(file)
		for {
			var kv KeyValue
			err = dec.Decode(&kv)
			if err != nil {
				break
			}
			_, ok := kvs[kv.Key]
			if !ok {
				kvs[kv.Key] = []string{}
			}
			kvs[kv.Key] = append(kvs[kv.Key], kv.Value)
		}
		file.Close()
	}
	var keys []string
	for k := range kvs {
		keys = append(keys, k)
	}
	//setp 2 sort by keys
	sort.Strings(keys)
	//setp 3 create result file
	p := mergeName(jobName, reduceTaskNumber)
	file, err := os.Create(p)
	if err != nil {
		log.Fatal("doReduce2: ceate ", err)
	}
	enc := json.NewEncoder(file)
	//setp 4 call user reduce each key of kvs
	for _, k := range keys {
		res := reduceF(k, kvs[k])
		enc.Encode(KeyValue{k, res})
	}
	file.Close()
}

  Merge 过程

  当然最后就是将每个 Reduce 产生的结果进行一个Merge 的过程,在 merge 的过程中,同样也是需要进行按照 Key 进行字典顺序排列,然后写入到最终的文件中。代码跟 reduce 还是相似的,这里就不自爱赘述了。

  使用 go 的多线程来实现分布式的任务执行,这里主要是是 schedule.go 里面的 schedule 方法,主要是步骤:

  1. 通过不同的阶段( Map or Reduce ),获取到需要执行多少个 map (reduce),然后调用远程的 worker.go 里面的 DoTask 方法;
  2. 等待所有的任务完成,然后才结束。这里主要使用了go 语言的一些特性,Go RPC documentationConcurrency in Go

func (mr *Master) schedule(phase jobPhase) {
	var ntasks int
	var nios int // number of inputs (for reduce) or outputs (for map)
	switch phase {
	case mapPhase:
		ntasks = len(mr.files)
		nios = mr.nReduce
	case reducePhase:
		ntasks = mr.nReduce
		nios = len(mr.files)
	}
	fmt.Printf("Schedule: %v %v tasks (%d I/Os)\n", ntasks, phase, nios)
	//use go routing,worker rpc executor task,
	done := make(chan bool)
	for i := 0; i < ntasks; i++ {
		go func(number int) {
			args := DoTaskArgs{mr.jobName, mr.files[ntasks], phase, number, nios}
			var worker string
			reply := new(struct{})
			ok := false
			for ok != true {
				worker = <- mr.registerChannel
				ok = call(worker, "Worker.DoTask", args, reply)
			}
			done <- true
			mr.registerChannel <- worker
		}(i)
	}
	//wait for  all task is complate
	for i := 0; i< ntasks; i++ {
		<- done
	}
	fmt.Printf("Schedule: %v phase done\n", phase)
}

到站了

  • 运行测试:

运行测试

  • 测试结果:

测试结果

  • 测试倒排索引结果:

测试结果

源码仓库地址

https://github.com/happyer/distributed-computing


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本文来自:Chauncy's Blog

感谢作者:chauncy

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