Hadoop On Yarn Mapreduce运行原理与常用数据压缩格式

作者：杨思义， 2015年6月毕业于山东大学齐鲁软件学院，工程硕士学位。2014年6月至2016年4月工作于北京亚信智慧数据科技有限公司 BDX大数据事业部，从2014年9月开始从事项目spark相关应用开发。

个人博客地址：http://www.cnblogs.com/yangsy0915

市面上的hadoop权威指南一类的都是老版本的书籍了，索性学习并翻译了并整理了下最新版的Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition与大家共同学习。

我们通过提交jar包，进行MapReduce处理，那么整个运行过程分为五个环节：

1、向client端提交MapReduce job.

2、随后yarn的ResourceManager进行资源的分配.

3、由NodeManager进行加载与监控containers.

4、通过applicationMaster与ResourceManager进行资源的申请及状态的交互，由NodeManagers进行MapReduce运行时job的管理.

5、通过hdfs进行job配置文件、jar包的各节点分发。

Job 提交过程

job的提交通过 调用submit()方法 创建一个 JobSubmitter 实例，并 调用submitJobInternal() 方法。整个job的运行过程如下：

1、向ResourceManager申请application ID，此ID为该MapReduce的jobId。

2、检查output的路径是否正确，是否已经被创建。

3、计算input的splits。

4、拷贝运行job 需要的jar包、配置文件以及计算input的split 到各个节点。

5、在ResourceManager中调用submitAppliction()方法,执行job

Job 初始化过程

1、当resourceManager收到了submitApplication()方法的调用通知后，scheduler开始分配container,随之ResouceManager发送applicationMaster进程，告知每个nodeManager管理器。

2、 由applicationMaster决定 如何运行tasks,如果job数据量比较小，applicationMaster便选择 将tasks运行在一个JVM中 。那么如何判别这个job是大是小呢？当一个job的 mappers数量小于10个 ， 只有一个reducer或者读取的文件大小要小于一个HDFS block时 ，（可通过修改配置项mapreduce.job.ubertask.maxmaps,mapreduce.job.ubertask.maxreduces以及mapreduce.job.ubertask.maxbytes 进行调整)

3、在运行tasks之前，applicationMaster将会 调用setupJob()方法 ，随之创建output的输出路径(这就能够解释，不管你的mapreduce一开始是否报错，输出路径都会创建)

Task 任务分配

1、接下来applicationMaster向ResourceManager请求containers用于执行map与reduce的tasks（step 8),这里map task的优先级要高于reduce task，当所有的map tasks结束后，随之进行sort(这里是shuffle过程后面再说）,最后进行reduce task的开始。(这里有一点，当map tasks执行了百分之5%的时候，将会请求reduce，具体下面再总结)

2、运行tasks的是需要消耗内存与CPU资源的， 默认情况下，map和reduce的task资源分配为1024MB与一个核 ，（可修改运行的最小与最大参数配置,mapreduce.map.memory.mb,mapreduce.reduce.memory.mb,mapreduce.map.cpu.vcores,mapreduce.reduce.reduce.cpu.vcores.)

Task 任务执行

1、这时一个task已经被ResourceManager分配到一个container中，由applicationMaster告知nodemanager启动container，这个task将会被一个 主函数为YarnChild 的java application运行，但在运行task之前， 首先定位task需要的jar包、配置文件以及加载在缓存中的文件 。

2、YarnChild运行于一个专属的JVM中，所以 任何一个map或reduce任务出现问题，都不会影响整个nodemanager的crash或者hang 。

3、每个task都可以在相同的JVM task中完成，随之将完成的处理数据写入临时文件中。

Mapreduce数据流

运行进度与状态更新

1、MapReduce是一个较长运行时间的批处理过程，可以是一小时、几小时甚至几天，那么Job的运行状态监控就非常重要。每个job以及 每个task都有一个包含job（running,successfully completed,failed）的状态 ，以及value的计数器，状态信息及描述信息（描述信息一般都是在代码中加的打印信息），那么，这些信息是如何与客户端进行通信的呢？

2、当一个task开始执行，它将会保持运行记录，记录task完成的比例，对于map的任务，将会记录其运行的百分比，对于reduce来说可能复杂点，但系统依旧会估计reduce的完成比例。当一个map或reduce任务执行时， 子进程会持续每三秒钟与applicationMaster进行交互 。

Job 完成

最终，applicationMaster会收到一个job完成的通知，随后改变job的状态为successful。最终，applicationMaster与task containers被清空。

Shuffle与Sort

从map到reduce的过程，被称之为shuffle过程，MapReduce使到reduce的数据一定是经过key的排序的，那么shuffle是如何运作的呢？

当map任务将数据output时， 不仅仅是将结果输出到磁盘，它是将其写入内存缓冲区域，并进行一些预分类 。

1、The Map Side

首先map任务的 output过程是一个环状的内存缓冲区，缓冲区的大小默认为100MB （可通过修改配置项mpareduce.task.io.sort.mb进行修改），当写入内存的大小到达一定比例 ，默认为80% （可通过mapreduce.map.sort.spill.percent配置项修改）,便开始写入磁盘。

在写入磁盘之前，线程将会指定数据写入与reduce相应的patitions中，最终传送给reduce.在每个partition中 ，后台线程将会在内存中进行Key的排序 ，（ 如果代码中有combiner方法，则会在output时就进行sort排序 ，这里，如果只有少于3个写入磁盘的文件，combiner将会在outputfile前启动，如果只有一个或两个，那么将不会调用）

这里 将map输出的结果进行压缩会大大减少磁盘IO与网络传输的开销 （配置参数mapreduce.map .output.compress 设置为true,如果使用第三方压缩jar，可通过mapreduce.map.output.compress.codec进行设置)

随后这些paritions输出文件将会通过HTTP发送至reducers，传送的最大启动线程通过mapreduce.shuffle.max.threads进行配置。

2、The Reduce Side

首先上面每个节点的map都将结果写入了本地磁盘中，现在reduce需要将map的结果通过集群拉取过来，这里要注意的是， 需要等到所有map任务结束后,reduce才会对map的结果进行拷贝 ，由于reduce函数有少数几个复制线程，以至于它 可以同时拉取多个map的输出结果。默认的为5个线程 （可通过修改配置mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies来修改其个数）

这里有个问题，那么reducers怎么知道从哪些机器拉取数据呢？

当所有map的任务结束后， applicationMaster通过心跳机制（heartbeat mechanism)，由它知道mapping的输出结果与机器host ,所以 reducer会定时的通过一个线程访问applicationmaster请求map的输出结果 。

Map的结果将会被拷贝到reduce task的JVM的内存中（内存大小可在mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent中设置）如果不够用，则会写入磁盘。当内存缓冲区的大小到达一定比例时（可通过mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent设置)或map的输出结果文件过多时（可通过配置mapreduce.reduce.merge.inmen.threshold)，将会除法合并(merged)随之写入磁盘。

这时要注意， 所有的map结果这时都是被压缩过的，需要先在内存中进行解压缩，以便后续合并它们 。（合并最终文件的数量可通过mapreduce.task.io.sort.factor进行配置） 最终reduce进行运算进行输出。

这里附带的整理了下Parquet存储结构与SequenceFile存储结构的特点

Parquet

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目，那么这里就总结下Parquet数据结构到底是什么样的呢？

一个Parquet文件是 由一个header以及一个或多个block块组成，以一个footer结尾 。header中只包含一个4个字节的数字PAR1用来识别整个Parquet文件格式。文件中 所有的metadata都存在于footer中 。footer中的metadata包含了格式的版本信息，schema信息、key-value paris以及所有block中的metadata信息。footer中最后两个字段为一个以4个字节长度的footer的metadata,以及同header中包含的一样的PAR1。

读取一个Parquet文件时，需要完全读取Footer的meatadata，Parquet格式文件不需要读取sync markers这样的标记分割查找，因为所有block的边界都存储于footer的metadata中(因为metadata的写入是在所有blocks块写入完成之后的，所以吸入操作包含的所有block的位置信息都是存在于内存直到文件close）

这里注意，不像sequence files以及Avro数据格式文件的header以及sync markers是用来分割blocks。Parquet格式文件不需要sync markers，因此block的边界存储与footer的meatada中。

在Parquet文件中，每一个block都具有一组Row group,她们是由一组Column chunk组成的列数据。继续往下，每一个column chunk中又包含了它具有的pages。每个page就包含了来自于相同列的值.Parquet同时使用更紧凑形式的编码，当写入Parquet文件时，它会自动基于column的类型适配一个合适的编码，比如，一个boolean形式的值将会被用于run-length encoding。

另一方面，Parquet文件对于每个page支持标准的压缩算法比如支持Snappy,gzip以及LZO压缩格式，也支持不压缩。

Parquet格式的数据类型：

Hadoop SequenceFile

在一些应用中，我们需要一种特殊的数据结构来存储数据，并进行读取，这里就分析下为什么用SequenceFile格式文件。

Hadoop提供的SequenceFile文件格式提供一对key,value形式的不可变的数据结构。同时，HDFS和MapReduce job使用SequenceFile文件可以使文件的读取更加效率。

SequenceFile的格式

SequenceFile的格式是 由一个header 跟随一个或多个记录组成 。前三个字节是一个Bytes SEQ代表着版本号，同时header也包括key的名称，value class , 压缩细节，metadata，以及Sync markers。Sync markers的作用在于可以读取任意位置的数据。

在recourds中，又分为是否压缩格式。当没有被压缩时，key与value使用Serialization序列化写入SequenceFile。当选择压缩格式时，record的压缩格式与没有压缩其实不尽相同，除了value的bytes被压缩，key是不被压缩的。

在Block中，它使所有的信息进行压缩，压缩的最小大小由配置文件中，io.seqfile.compress.blocksize配置项决定。

SequenceFile的MapFile

一个MapFile可以通过SequenceFile的地址，进行分类查找的格式。使用这个格式的优点在于，首先会将SequenceFile中的地址都加载入内存，并且进行了key值排序，从而提供更快的数据查找。

写SequenceFile文件:

将key按100-1以IntWritable object进行倒叙写入sequence file,value为Text objects格式。在将key和value写入Sequence File前，首先将每行所在的位置写入(writer.getLength())

import java.io.IOException;import java.net.URI;

public class SequenceFileWriteDemo {

private static final String[] DATA = {

“One, two, buckle my shoe”,

“Three, four, shut the door”,

“Five, six, pick up sticks”,

“Seven, eight, lay them straight”,

“Nine, ten, a big fat hen”

};

public static void main(String[] args) throws IOException {

String uri = args[0];

Configuration conf = new Configuration();

FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);

Path path = new Path(uri);

IntWritable key = new IntWritable();

Text value = new Text();

SequenceFile.Writer writer = null;

try {

writer = SequenceFile.createWriter(fs, conf, path,

key.getClass(), value.getClass());

for (int i = 0; i < 100; i++) {

key.set(100 – i);

value.set(DATA[i % DATA.length]);

System.out.printf(“[%s]/t%s/t%s/n”, writer.getLength(), key, value);

writer.append(key, value);

}

} finally {

IOUtils.closeStream(writer);

}

}

}

读取SequenceFile文件:

首先需要创建SequenceFile.Reader实例，随后通过调用next()函数进行每行结果集的迭代(需要依赖序列化).

import java.io.IOException;import java.net.URI;

public class SequenceFileReadDemo {

public static void main(String[] args) throws IOException {

String uri = args[0];

Configuration conf = new Configuration();

FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);

Path path = new Path(uri);

SequenceFile.Reader reader = null;

try {

reader = new SequenceFile.Reader(fs, path, conf);

Writable key = (Writable)

ReflectionUtils.newInstance(reader.getKeyClass(), conf);

Writable value = (Writable)

ReflectionUtils.newInstance(reader.getValueClass(), conf);

long position = reader.getPosition();

while (reader.next(key, value)) {//同步记录的边界

String syncSeen = reader.syncSeen() ? “*” : “”;

System.out.printf(“[%s%s]/t%s/t%s/n”, position, syncSeen, key, value);

position = reader.getPosition(); // beginning of next record

}

} finally {

IOUtils.closeStream(reader);

}

}

}

参考文献:《Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition》