golang如何实现mapreduce单进程版本详解

前言

  MapReduce作为hadoop的编程框架,是工程师最常接触的部分,也是除去了网络环境和集群配 置之外对整个Job执行效率影响很大的部分,所以很有必要深入了解整个过程。元旦放假的第一天，在家没事干，用golang实现了一下mapreduce的单进程版本，github地址。处理对大文件统计最高频的10个单词，因为功能比较简单，所以设计没有解耦合。

  本文先对mapreduce大体概念进行介绍，然后结合代码介绍一下，如果接下来几天有空，我会实现一下分布式高可用的mapreduce版本。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。

1. Mapreduce大体架构

  上图是论文中mapreduce的大体架构。总的来说Mapreduce的思想就是分治思想：对数据进行分片，然后用mapper进行处理，以key-value形式输出中间文件；然后用reducer进行对mapper输出的中间文件进行合并：将key一致的合到一块，并输出结果文件；如果有需要，采用Combiner进行最后的合并。

  归纳来说主要分为5部分：用户程序、Master、Mapper、Reducer、Combiner（上图未给出）。

用户程序。用户程序主要对输入数据进行分割，制定Mapper、Reducer、Combiner的代码。 Master：中控系统。控制分发Mapper、Reduer的个数，比如生成m个进程处理Mapper，n个进程处理Reducer。其实对Master来说，Mapper和Reduer都属于worker，只不过跑的程序不一样，Mapper跑用户输入的map代码，Reduer跑用户输入的reduce代码。Master还作为管道负责中间路径传递，比如将Mapper生成的中间文件传递给Reduer，将Reduer生成的结果文件返回，或者传递给Combiner（如果有需要的话）。由于Master是单点，性能瓶颈，所以可以做集群：主备模式或者分布式模式。可以用zookeeper进行选主，用一些消息中间件进行数据同步。Master还可以进行一些策略处理：比如某个Worker执行时间特别长，很有可能卡住了，对分配给该Worker的数据重新分配给别的Worker执行，当然需要对多份数据返回去重处理。 Mapper：负责将输入数据切成key-value格式。Mapper处理完后，将中间文件的路径告知Master，Master获悉后传递给Reduer进行后续处理。如果Mapper未处理完，或者已经处理完但是Reduer未读完其中间输出文件，分配给该Mapper的输入将重新被别的Mapper执行。 Reducer: 接受Master发送的Mapper输出文件的消息，RPC读取文件并处理，并输出结果文件。n个Reduer将产生n个输出文件。 Combiner: 做最后的归并处理，通常不需要。

  总的来说，架构不复杂。组件间通信用啥都可以，比如RPC、HTTP或者私有协议等。

2. 实现代码介绍

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