分布式鼻祖：Map Reduce 论文深入解析

摘要

MapReduce 是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个 Map 函数处理一个基于 key/value pair 的数据集合，输出中间的基于 key/value pair 的数据集合；然后再创建一个 Reduce 函数用来合并所有的具有相同中间 key 值的中间 value 值。
MapReduce 架构的程序能够在大量的普通配置的计算机上实现并行化处理。这个系统在运行时只关心：如何分割输入数据，在大量计算机组成的集群上的调度，集群中计算机的错误处理，管理集群中计算机之间必要的通信。采用 MapReduce 架构可以使那些没有并行计算和分布式处理系统开发经验的程序员有效利用分布式系统的丰富资源。

点评： 当时设计MAP REDUCE的框架时，是为了解决大数据集单机无法HANDLE的问题。那么就要利用大量的机器协同工作。如何协同工作以及拆分任务是第一个难点。其次是容错。最后我们希望可以屏蔽分布式的细节，可以让一般的程序员来编写程序，把分布式的问题交给底层。

1. 介绍

在过去的 5 年里，包括本文作者在内的 Google 的很多程序员，为了处理海量的原始数据，已经实现了数以百计的、专用的计算方法。这些计算方法用来处理大量的原始数据，比如，文档抓取（类似网络爬虫的程序）、Web 请求日志等等；也为了计算处理各种类型的衍生数据，比如倒排索引、Web 文档的图结构的各种表示形势、每台主机上网络爬虫抓取的页面数量的汇总、每天被请求的最多的查询的集合等等。大多数这样的数据处理运算在概念上很容易理解。然而由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理。

为了解决上述复杂的问题，我们设计一个新的抽象模型，使用这个抽象模型，我们只要表述我们想要执行的简单运算即可，而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节，这些问题都被封装在了一个库里面。设计这个抽象模型的灵感来自 Lisp 和许多其他函数式语言的 Map 和 Reduce 的原语。我们意识到我们大多数的运算都包含这样的操作：在输入数据的“逻辑”记录上应用 Map 操作得出一个中间 key/value pair 集合，然后在所有具有相同 key 值的 value 值上应Reduce 操作，从而达到合并中间的数据，得到一个想要的结果的目的。使用 MapReduce 模型，再结合用户实现的 Map 和 Reduce 函数，我们就可以非常容易的实现大规模并行化计算；通过 MapReduce 模型自带的“再次执行”（re-execution）功能，也提供了初级的容灾实现方案。

点评：这次借鉴了函数式语言的灵感，来设计出一个MAP方法和一个REDUCE方法，并且这种方法可以再次执行来达到容错。

2.编程模型

MapReduce 编程模型的原理是：利用一个输入 key/value pair 集合来产生一个输出的 key/value pair 集合。

MapReduce 库的用户用两个函数表达这个计算：Map 和 Reduce。

用户自定义的 Map 函数接受一个输入的 key/value pair 值，然后产生一个中间 key/value pair 值的集合。

MapReduce 库把所有具有相同中间 key 值 I 的中间 value 值集合在一起后传递给 reduce 函数。

用户自定义的 Reduce 函数接受一个中间 key 的值 I 和相关的一个 value 值的集合。Reduce 函数合并这些value 值，形成一个较小的 value 值的集合。一般的，每次 Reduce 函数调用只产生 0 或 1 个输出 value 值。通常我们通过一个迭代器把中间 value 值提供给 Reduce 函数，这样我们就可以处理无法全部放入内存中的大量的 value 值的集合。

image.png image.png

Map 函数输出文档中的每个词、以及这个词的出现次数(在这个简单的例子里就是 1)。Reduce 函数把 Map函数产生的每一个特定的词的计数累加起来。

3.实现

MapReduce 模型可以有多种不同的实现方式。如何正确选择取决于具体的环境。例如，一种实现方式适用于小型的共享内存方式的机器，另外一种实现方式则适用于大型 NUMA 架构的多处理器的主机，而有的实现方式更适合大型的网络连接集群。
本章节描述一个适用于 Google 内部广泛使用的运算环境的实现：用以太网交换机连接、由普通 PC 机组成的大型集群。在我们的环境里包括：

1. x86 架构、运行 Linux 操作系统、双处理器、2-4GB 内存的机器。
2. 普通的网络硬件设备，每个机器的带宽为百兆或者千兆，但是远小于网络的平均带宽的一半。
3. 集群中包含成百上千的机器，因此，机器故障是常态。
4. 存储为廉价的内置 IDE 硬盘。一个内部分布式文件系统用来管理存储在这些磁盘上的数据。文件系统通过数据复制来在不可靠的硬件上保证数据的可靠性和有效性。
5. 用户提交工作（job）给调度系统。每个工作（job）都包含一系列的任务（task），调度系统将这些任务调度到集群中多台可用的机器上。

3.1 执行概括

通过将 Map 调用的输入数据自动分割为 M 个数据片段的集合，Map 调用被分布到多台机器上执行。输入的数据片段能够在不同的机器上并行处理。使用分区函数将 Map 调用产生的中间 key 值分成 R 个不同分区（例如，hash(key) mod R），Reduce 调用也被分布到多台机器上执行。分区数量（R）和分区函数由用户来指
定。

image.png

图 1 展示了我们的 MapReduce 实现中操作的全部流程。当用户调用 MapReduce 函数时，将发生下面的一系列动作（下面的序号和图 1 中的序号一一对应）：

1. 用户程序首先调用的 MapReduce 库将输入文件分成 M 个数据片度，每个数据片段的大小一般从16MB 到 64MB(可以通过可选的参数来控制每个数据片段的大小)。然后用户程序在机群中创建大量的程序副本。
2. 这些程序副本中的有一个特殊的程序–master。副本中其它的程序都是 worker 程序，由 master 分配任务。有 M 个 Map 任务和 R 个 Reduce 任务将被分配，master 将一个 Map 任务或 Reduce 任务分配给一个空闲的 worker。
3. 被分配了 map 任务的 worker 程序读取相关的输入数据片段，从输入的数据片段中解析出 key/value pair，然后把 key/value pair 传递给用户自定义的 Map 函数，由 Map 函数生成并输出的中间 key/value pair，并缓存在内存中。
4. 缓存中的 key/value pair 通过分区函数分成 R 个区域，之后周期性的写入到本地磁盘上。缓存的 key/value pair 在本地磁盘上的存储位置将被回传给 master，由 master 负责把这些存储位置再传送给Reduce worker。
5. 当 Reduce worker 程序接收到 master 程序发来的数据存储位置信息后，使用 RPC 从 Map worker 所在主机的磁盘上读取这些缓存数据。当 Reduce worker 读取了所有的中间数据后，通过对 key 进行排序后使得具有相同 key 值的数据聚合在一起。由于许多不同的 key 值会映射到相同的 Reduce 任务上，因此必须进行排序。如果中间数据太大无法在内存中完成排序，那么就要在外部进行排序。
6. Reduce worker 程序遍历排序后的中间数据，对于每一个唯一的中间 key 值，Reduce worker 程序将这个 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。Reduce 函数的输出被追加到所属分区的输出文件。
7. 当所有的 Map 和 Reduce 任务都完成之后，master 唤醒用户程序。在这个时候，在用户程序里的对MapReduce 调用才返回。
   在成功完成任务之后，MapReduce 的输出存放在 R 个输出文件中（对应每个 Reduce 任务产生一个输出文件，文件名由用户指定）。一般情况下，用户不需要将这 R 个输出文件合并成一个文件–他们经常把这些文件作为另外一个MapReduce 的输入，或者在另外一个可以处理多个分割文件的分布式应用中使用。

3.2 Master 数据结构

Master 持有一些数据结构，它存储每一个 Map 和 Reduce 任务的状态（空闲、工作中或完成)，以及 Worker机器(非空闲任务的机器)的标识。
Master 就像一个数据管道，中间文件存储区域的位置信息通过这个管道从 Map 传递到 Reduce。因此，对于每个已经完成的 Map 任务，master 存储了 Map 任务产生的 R 个中间文件存储区域的大小和位置。当 Map任务完成时，Master 接收到位置和大小的更新信息，这些信息被逐步递增的推送给那些正在工作的 Reduce 任务。

3.3 容错

3.3.1 worker 故障

master 周期性的 ping 每个 worker。如果在一个约定的时间范围内没有收到 worker 返回的信息，master 将把这个 worker 标记为失效。所有由这个失效的 worker 完成的 Map 任务被重设为初始的空闲状态，之后这些任务就可以被安排给其他的 worker。同样的，worker 失效时正在运行的 Map 或 Reduce 任务也将被重新置为空闲状态，等待重新调度。
当 worker 故障时，由于已经完成的 Map 任务的输出存储在这台机器上，Map 任务的输出已不可访问了，因此必须重新执行。而已经完成的 Reduce 任务的输出存储在全局文件系统上，因此不需要再次执行。
当一个 Map 任务首先被 worker A 执行，之后由于 worker A 失效了又被调度到 worker B 执行，这个“重新执行”的动作会被通知给所有执行 Reduce 任务的 worker。任何还没有从 worker A 读取数据的 Reduce 任务将从 worker B 读取数据。
MapReduce 可以处理大规模 worker 失效的情况。比如，在一个 MapReduce 操作执行期间，在正在运行的集群上进行网络维护引起 80 台机器在几分钟内不可访问了，MapReduce master 只需要简单的再次执行那些不可访问的 worker 完成的工作，之后继续执行未完成的任务，直到最终完成这个 MapReduce 操作。

3.3.2 master 失败

一个简单的解决办法是让 master 周期性的将上面描述的数据结构（alex 注：指 3.2 节）的写入磁盘，即检查点（checkpoint）。如果这个 master 任务失效了，可以从最后一个检查点（checkpoint）开始启动另一个master 进程。然而，由于只有一个 master 进程，master 失效后再恢复是比较麻烦的，因此我们现在的实现是
如果 master 失效，就中止 MapReduce 运算。客户可以检查到这个状态，并且可以根据需要重新执行 MapReduce操作。

3.3.3 在失效方面的处理机制

当用户提供的 Map 和 Reduce 操作是输入确定性函数（即相同的输入产生相同的输出）时，我们的分布式实现在任何情况下的输出都和所有程序没有出现任何错误、顺序的执行产生的输出是一样的。
我们依赖对 Map 和 Reduce 任务的输出是原子提交的来完成这个特性。每个工作中的任务把它的输出写到私有的临时文件中。每个 Reduce 任务生成一个这样的文件，而每个 Map 任务则生成 R 个这样的文件（一个 Reduce 任务对应一个文件）。当一个 Map 任务完成的时，worker 发送一个包含 R 个临时文件名的完成消息给 master。如果 master 从一个已经完成的 Map 任务再次接收到到一个完成消息，master 将忽略这个消息；否则，master 将这 R 个文件的名字记录在数据结构里。当 Reduce 任务完成时，Reduce worker 进程以原子的方式把临时文件重命名为最终的输出文件。如果同一个 Reduce 任务在多台机器上执行，针对同一个最终的输出文件将有多个重命名操作执行。我们依赖底层文件系统提供的重命名操作的原子性来保证最终的文件系统状态仅仅包含一个 Reduce 任务产生的数据。
使用 MapReduce 模型的程序员可以很容易的理解他们程序的行为，因为我们绝大多数的 Map 和 Reduce操作是确定性的，而且存在这样的一个事实：我们的失效处理机制等价于一个顺序的执行的操作。当 Map 或/和 Reduce 操作是不确定性的时候，我们提供虽然较弱但是依然合理的处理机制。当使用非确定操作的时候，
一个 Reduce 任务 R1 的输出等价于一个非确定性程序顺序执行产生时的输出。但是，另一个 Reduce 任务 R2的输出也许符合一个不同的非确定顺序程序执行产生的 R2 的输出。
考虑 Map 任务 M 和 Reduce 任务 R1、R2 的情况。我们设定 e(Ri)是 Ri 已经提交的执行过程（有且仅有一个这样的执行过程）。当 e(R1)读取了由 M 一次执行产生的输出，而 e(R2)读取了由 M 的另一次执行产生的输出，导致了较弱的失效处理。

我的点评： Map reduce的容错不难处理。因为这2个函数在很多情况是幂等啊。如果一个WORKER失败了，那么我们重启另外一个WORKER去做原来那个WORKER的事情就可以。而MASTER失败 是通过CHECK POINT来恢复，这里会比较麻烦。一般我们会返回客户端失败了，然后重启另一个MASTER来让客户端决定是不是要重启整个MAP REDUCE任务。

3.4 存储位置

在我们的计算运行环境中，网络带宽是一个相当匮乏的资源。我们通过尽量把输入数据(由 GFS 管理)存储在集群中机器的本地磁盘上来节省网络带宽。GFS 把每个文件按 64MB 一个 Block 分隔，每个 Block 保存在多台机器上，环境中就存放了多份拷贝(一般是 3 个拷贝)。MapReduce 的 master 在调度 Map 任务时会考虑
输入文件的位置信息，尽量将一个 Map 任务调度在包含相关输入数据拷贝的机器上执行；如果上述努力失败了，master 将尝试在保存有输入数据拷贝的机器附近的机器上执行 Map 任务(例如，分配到一个和包含输入数据的机器在一个 switch 里的 worker 机器上执行)。当在一个足够大的 cluster 集群上运行大型 MapReduce 操作的时候，大部分的输入数据都能从本地机器读取，因此消耗非常少的网络带宽。

3.5 任务粒度

如前所述，我们把 Map 拆分成了 M 个片段、把 Reduce 拆分成 R 个片段执行。理想情况下，M 和 R 应当比集群中 worker 的机器数量要多得多。在每台 worker 机器都执行大量的不同任务能够提高集群的动态的负载均衡能力，并且能够加快故障恢复的速度：失效机器上执行的大量 Map 任务都可以分布到所有其他的 worker
机器上去执行。
但是实际上，在我们的具体实现中对 M 和 R 的取值都有一定的客观限制，因为 master 必须执行 O(M+R)次调度，并且在内存中保存 O(MR)个状态（对影响内存使用的因素还是比较小的：O(MR)块状态，大概每对 Map 任务/Reduce 任务 1 个字节就可以了）。
更进一步，R 值通常是由用户指定的，因为每个 Reduce 任务最终都会生成一个独立的输出文件。实际使用时我们也倾向于选择合适的 M 值，以使得每一个独立任务都是处理大约 16M 到 64M 的输入数据（这样，上面描写的输入数据本地存储优化策略才最有效），另外，我们把 R 值设置为我们想使用的 worker 机器数量
的小的倍数。我们通常会用这样的比例来执行 MapReduce：M=200000，R=5000，使用 2000 台 worker 机器

3.6 备用任务

影响一个 MapReduce 的总执行时间最通常的因素是“落伍者”：在运算过程中，如果有一台机器花了很长的时间才完成最后几个 Map 或 Reduce 任务，导致 MapReduce 操作总的执行时间超过预期。出现“落伍者”的原因非常多。比如：如果一个机器的硬盘出了问题，在读取的时候要经常的进行读取纠错操作，导致读取数据的速度从 30M/s 降低到 1M/s。如果 cluster 的调度系统在这台机器上又调度了其他的任务，由于 CPU、内存、本地硬盘和网络带宽等竞争因素的存在，导致执行 MapReduce 代码的执行效率更加缓慢。我们最近遇到的一个问题是由于机器的初始化代码有 bug，导致关闭了的处理器的缓存：在这些机器上执行任务的性能和正常情况相差上百倍。
我们有一个通用的机制来减少“落伍者”出现的情况。当一个 MapReduce 操作接近完成的时候，master调度备用（backup）任务进程来执行剩下的、处于处理中状态（in-progress）的任务。无论是最初的执行进程、还是备用（backup）任务进程完成了任务，我们都把这个任务标记成为已经完成。我们调优了这个机制，通
常只会占用比正常操作多几个百分点的计算资源。我们发现采用这样的机制对于减少超大 MapReduce 操作的总处理时间效果显著。例如，在 5.3 节描述的排序任务，在关闭掉备用任务的情况下要多花 44%的时间完成排序任务。

我的点评： 这个优化技巧非常值得借鉴。有一些WORKER处理事情很慢，如果我们把一个任务交给它，可能他会拖慢整个处理进程，因为其他快的不得不等他做完。与其等待不如让快的也去试试看那个慢的在做的任务，谁先完成就算完成即可。

4. 技巧

虽然简单的 Map 和 Reduce 函数提供的基本功能已经能够满足大部分的计算需要，我们还是发掘出了一些有价值的扩展功能。本节将描述这些扩展功能。

4.1 分区函数

MapReduce 的使用者通常会指定 Reduce 任务和 Reduce 任务输出文件的数量（R）。我们在中间 key 上使用分区函数来对数据进行分区，之后再输入到后续任务执行进程。一个缺省的分区函数是使用 hash 方法(比如，hash(key) mod R)进行分区。hash 方法能产生非常平衡的分区。然而，有的时候，其它的一些分区函数对 key值进行的分区将非常有用。比如，输出的 key 值是 URLs，我们希望每个主机的所有条目保持在同一个输出文件中。为了支持类似的情况，MapReduce库的用户需要提供专门的分区函数。例如，使用“hash(Hostname(urlkey))mod R”作为分区函数就可以把所有来自同一个主机的 URLs 保存在同一个输出文件中。

4.2 顺序保证

我们确保在给定的分区中，中间 key/value pair 数据的处理顺序是按照 key 值增量顺序处理的。这样的顺序保证对每个分成生成一个有序的输出文件，这对于需要对输出文件按 key 值随机存取的应用非常有意义，对在排序输出的数据集也很有帮助。

4.3 Combiner 函数

在某些情况下，Map 函数产生的中间 key 值的重复数据会占很大的比重，并且，用户自定义的 Reduce 函数满足结合律和交换律。在 2.1 节的词数统计程序是个很好的例子。由于词频率倾向于一个 zipf 分布(齐夫分布)，每个 Map 任务将产生成千上万个这样的记录<the,1>。所有的这些记录将通过网络被发送到一个单独的
Reduce 任务，然后由这个 Reduce 任务把所有这些记录累加起来产生一个数字。我们允许用户指定一个可选的 combiner 函数，combiner 函数首先在本地将这些记录进行一次合并，然后将合并的结果再通过网络发送出去。
Combiner 函数在每台执行 Map 任务的机器上都会被执行一次。一般情况下，Combiner 和 Reduce 函数是一样的。Combiner 函数和 Reduce 函数之间唯一的区别是 MapReduce 库怎样控制函数的输出。Reduce 函数的输出被保存在最终的输出文件里，而 Combiner 函数的输出被写到中间文件里，然后被发送给 Reduce 任务。
部分的合并中间结果可以显著的提高一些 MapReduce 操作的速度。附录 A 包含一个使用 combiner 函数的例子。

4.4 输入和输出的类型

MapReduce 库支持几种不同的格式的输入数据。比如，文本模式的输入数据的每一行被视为是一个key/value pair。key 是文件的偏移量，value 是那一行的内容。另外一种常见的格式是以 key 进行排序来存储的 key/value pair 的序列。每种输入类型的实现都必须能够把输入数据分割成数据片段，该数据片段能够由单独的 Map 任务来进行后续处理(例如，文本模式的范围分割必须确保仅仅在每行的边界进行范围分割)。虽然大多数 MapReduce 的使用者仅仅使用很少的预定义输入类型就满足要求了，但是使用者依然可以通过提供一个简单的 Reader 接口实现就能够支持一个新的输入类型。
Reader 并非一定要从文件中读取数据，比如，我们可以很容易的实现一个从数据库里读记录的 Reader，或者从内存中的数据结构读取数据的 Reader。
类似的，我们提供了一些预定义的输出数据的类型，通过这些预定义类型能够产生不同格式的数据。用户采用类似添加新的输入数据类型的方式增加新的输出类型。

4.5 副作用

在某些情况下，MapReduce 的使用者发现，如果在 Map 和/或 Reduce 操作过程中增加辅助的输出文件会比较省事。我们依靠程序 writer 把这种“副作用”变成原子的和幂等的。通常应用程序首先把输出结果写到一个临时文件中，在输出全部数据之后，在使用系统级的原子操作 rename 重新命名这个临时文件。
如果一个任务产生了多个输出文件，我们没有提供类似两阶段提交的原子操作支持这种情况。因此，对于会产生多个输出文件、并且对于跨文件有一致性要求的任务，都必须是确定性的任务。但是在实际应用过程中，这个限制还没有给我们带来过麻烦。

4.6 跳过损坏的记录

有时候，用户程序中的 bug 导致 Map 或者 Reduce 函数在处理某些记录的时候 crash 掉，MapReduce 操作无法顺利完成。惯常的做法是修复 bug 后再次执行 MapReduce 操作，但是，有时候找出这些 bug 并修复它们不是一件容易的事情；这些 bug 也许是在第三方库里边，而我们手头没有这些库的源代码。而且在很多时候，忽略一些有问题的记录也是可以接受的，比如在一个巨大的数据集上进行统计分析的时候。我们提供了一种执行模式，在这种模式下，为了保证保证整个处理能继续进行，MapReduce会检测哪些记录导致确定性的crash，并且跳过这些记录不处理。
每个 worker 进程都设置了信号处理函数捕获内存段异常（segmentation violation）和总线错误（bus error）。
在执行 Map 或者 Reduce 操作之前，MapReduce 库通过全局变量保存记录序号。如果用户程序触发了一个系统信号，消息处理函数将用“最后一口气”通过 UDP 包向 master 发送处理的最后一条记录的序号。当 master看到在处理某条特定记录不止失败一次时，master 就标志着条记录需要被跳过，并且在下次重新执行相关的
Map 或者 Reduce 任务的时候跳过这条记录。

4.7 本地执行

调试 Map 和 Reduce 函数的 bug 是非常困难的，因为实际执行操作时不但是分布在系统中执行的，而且通常是在好几千台计算机上执行，具体的执行位置是由 master 进行动态调度的，这又大大增加了调试的难度。
为了简化调试、profile 和小规模测试，我们开发了一套 MapReduce 库的本地实现版本，通过使用本地版本的MapReduce 库，MapReduce 操作在本地计算机上顺序的执行。用户可以控制 MapReduce 操作的执行，可以把操作限制到特定的 Map 任务上。用户通过设定特别的标志来在本地执行他们的程序，之后就可以很容易的使用本地调试和测试工具（比如 gdb）。

4.8 状态信息

master 使用嵌入式的 HTTP 服务器（如 Jetty）显示一组状态信息页面，用户可以监控各种执行状态。状态信息页面显示了包括计算执行的进度，比如已经完成了多少任务、有多少任务正在处理、输入的字节数、中间数据的字节数、输出的字节数、处理百分比等等。页面还包含了指向每个任务的 stderr 和 stdout 文件的链
接。用户根据这些数据预测计算需要执行大约多长时间、是否需要增加额外的计算资源。这些页面也可以用来分析什么时候计算执行的比预期的要慢。
另外，处于最顶层的状态页面显示了哪些 worker 失效了，以及他们失效的时候正在运行的 Map 和 Reduce任务。这些信息对于调试用户代码中的 bug 很有帮助。

4.9 计数器

MapReduce 库使用计数器统计不同事件发生次数。比如，用户可能想统计已经处理了多少个单词、已经索引的多少篇 German 文档等等。
为了使用这个特性，用户在程序中创建一个命名的计数器对象，在 Map 和 Reduce 函数中相应的增加计数器的值。例如：

image.png

这些计数器的值周期性的从各个单独的worker机器上传递给master（附加在ping的应答包中传递）。master把执行成功的 Map 和 Reduce 任务的计数器值进行累计，当 MapReduce 操作完成之后，返回给用户代码。
计数器当前的值也会显示在 master 的状态页面上，这样用户就可以看到当前计算的进度。当累加计数器的值的时候，master 要检查重复运行的 Map 或者 Reduce 任务，避免重复累加（之前提到的备用任务和失效后重新执行任务这两种情况会导致相同的任务被多次执行）。
有些计数器的值是由 MapReduce 库自动维持的，比如已经处理的输入的key/value pair 的数量、输出的key/value pair 的数量等等。
计数器机制对于 MapReduce 操作的完整性检查非常有用。比如，在某些MapReduce 操作中，用户需要确保输出的 key value pair 精确的等于输入的 key value pair，或者处理的 German 文档数量在处理的整个文档数量中属于合理范围。