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

  该版本代码实现了单机单进程版本,Mapper、Reducer和Combiner的实现用协程goroutine实现,通信采用channel。代码写的比较随意,没有解耦合。

  • 功能:统计给定文件中出现的最高频的10个单词
  • 输入:大文件
  • 输出:最高频的10个单词
  • 实现:5个Mapper协程、2个Reducer、1个Combiner。

  为了方便起见,Combiner对最高频的10个单词进行堆排序处理,按规范来说应该放在用户程序处理。

  文件目录如下,其中bin文件夹下的big_input_file.txt为输入文件,可以调用generate下的main文件生成,caller文件为入口的用户程序,master目录下分别存放master、mapper、reducer、combiner代码:

.

├── README.md

├── bin

│ └── file-store

│ └── big_input_file.txt

└── src

├── caller

│ └── main.go

├── generate

│ └── main.go

└── master

├── combiner.go

├── mapper.go

├── master.go

└── reducer.go

6 directories, 8 files

2.1 caller

  用户程序,读入文件并按固定行数进行划分;然后调用master.Handle进行处理。

package main

import (

"os"

"path"

"path/filepath"

"bufio"

"strconv"

"master"

"github.com/vinllen/go-logger/logger"

)

const (

LIMIT int = 10000 // the limit line of every file

)

func main() {

curDir, err := filepath.Abs(filepath.Dir(os.Args[0]))

if err != nil {

logger.Error("Read path error: ", err.Error())

return

}

fileDir := path.Join(curDir, "file-store")

_ = os.Mkdir(fileDir, os.ModePerm)

// 1. read file

filename := "big_input_file.txt"

inputFile, err := os.Open(path.Join(fileDir, filename))

if err != nil {

logger.Error("Read inputFile error: ", err.Error())

return

}

defer inputFile.Close()

// 2. split inputFile into several pieces that every piece hold 100,000 lines

filePieceArr := []string{}

scanner := bufio.NewScanner(inputFile)

piece := 1

Outter:

for {

outputFilename := "input_piece_" + strconv.Itoa(piece)

outputFilePos := path.Join(fileDir, outputFilename)

filePieceArr = append(filePieceArr, outputFilePos)

outputFile, err := os.Create(outputFilePos)

if err != nil {

logger.Error("Split inputFile error: ", err.Error())

continue

}

defer outputFile.Close()

for cnt := 0; cnt < LIMIT; cnt++ {

if !scanner.Scan() {

break Outter

}

_, err := outputFile.WriteString(scanner.Text() + "\n")

if err != nil {

logger.Error("Split inputFile writting error: ", err.Error())

return

}

}

piece++

}

// 3. pass to master

res := master.Handle(filePieceArr, fileDir)

logger.Warn(res)

}

2.2 master

  Master程序,依次生成Combiner、Reducer、Mapper,处理消息中转,输出最后结果。

package master

import (

"github.com/vinllen/go-logger/logger"

)

var (

MapChanIn chan MapInput // channel produced by master while consumed by mapper

MapChanOut chan string // channel produced by mapper while consumed by master

ReduceChanIn chan string // channel produced by master while consumed by reducer

ReduceChanOut chan string // channel produced by reducer while consumed by master

CombineChanIn chan string // channel produced by master while consumed by combiner

CombineChanOut chan []Item // channel produced by combiner while consumed by master

)

func Handle(inputArr []string, fileDir string) []Item {

logger.Info("handle called")

const(

mapperNumber int = 5

reducerNumber int = 2

)

MapChanIn = make(chan MapInput)

MapChanOut = make(chan string)

ReduceChanIn = make(chan string)

ReduceChanOut = make(chan string)

CombineChanIn = make(chan string)

CombineChanOut = make(chan []Item)

reduceJobNum := len(inputArr)

combineJobNum := reducerNumber

// start combiner

go combiner()

// start reducer

for i := 1; i <= reducerNumber; i++ {

go reducer(i, fileDir)

}

// start mapper

for i := 1; i <= mapperNumber; i++ {

go mapper(i, fileDir)

}

go func() {

for i, v := range(inputArr) {

MapChanIn <- MapInput{

Filename: v,

Nr: i + 1,

} // pass job to mapper

}

close(MapChanIn) // close map input channel when no more job

}()

var res []Item

outter:

for {

select {

case v := <- MapChanOut:

go func() {

ReduceChanIn <- v

reduceJobNum--

if reduceJobNum <= 0 {

close(ReduceChanIn)

}

}()

case v := <- ReduceChanOut:

go func() {

CombineChanIn <- v

combineJobNum--

if combineJobNum <= 0 {

close(CombineChanIn)

}

}()

case v := <- CombineChanOut:

res = v

break outter

}

}

close(MapChanOut)

close(ReduceChanOut)

close(CombineChanOut)

return res

}

2.3 mapper

  Mapper程序,读入并按key-value格式生成中间文件,告知Master。

package master

import (

"fmt"

"path"

"os"

"bufio"

"strconv"

"github.com/vinllen/go-logger/logger"

)

type MapInput struct {

Filename string

Nr int

}

func mapper(nr int, fileDir string) {

for {

val, ok := <- MapChanIn // val: filename

if !ok { // channel close

break

}

inputFilename := val.Filename

nr := val.Nr

file, err := os.Open(inputFilename)

if err != nil {

errMsg := fmt.Sprintf("Read file(%s) error in mapper(%d)", inputFilename, nr)

logger.Error(errMsg)

MapChanOut <- ""

continue

}

mp := make(map[string]int)

scanner := bufio.NewScanner(file)

scanner.Split(bufio.ScanWords)

for scanner.Scan() {

str := scanner.Text()

//logger.Info(str)

mp[str]++

}

outputFilename := path.Join(fileDir, "mapper-output-" + strconv.Itoa(nr))

outputFileHandler, err := os.Create(outputFilename)

if err != nil {

errMsg := fmt.Sprintf("Write file(%s) error in mapper(%d)", outputFilename, nr)

logger.Error(errMsg)

} else {

for k, v := range mp {

str := fmt.Sprintf("%s %d\n", k, v)

outputFileHandler.WriteString(str)

}

outputFileHandler.Close()

}

MapChanOut <- outputFilename

}

}

2.4 reducer

  Reducer程序,读入Master传递过来的中间文件并归并。

package master

import (

"fmt"

"bufio"

"os"

"strconv"

"path"

"strings"

"github.com/vinllen/go-logger/logger"

)

func reducer(nr int, fileDir string) {

mp := make(map[string]int) // store the frequence of words

// read file and do reduce

for {

val, ok := <- ReduceChanIn

if !ok {

break

}

logger.Debug("reducer called: ", nr)

file, err := os.Open(val)

if err != nil {

errMsg := fmt.Sprintf("Read file(%s) error in reducer", val)

logger.Error(errMsg)

continue

}

scanner := bufio.NewScanner(file)

for scanner.Scan() {

str := scanner.Text()

arr := strings.Split(str, " ")

if len(arr) != 2 {

errMsg := fmt.Sprintf("Read file(%s) error that len of line(%s) != 2(%d) in reducer", val, str, len(arr))

logger.Warn(errMsg)

continue

}

v, err := strconv.Atoi(arr[1])

if err != nil {

errMsg := fmt.Sprintf("Read file(%s) error that line(%s) parse error in reduer", val, str)

logger.Warn(errMsg)

continue

}

mp[arr[0]] += v

}

if err := scanner.Err(); err != nil {

logger.Error("reducer: reading standard input:", err)

}

file.Close()

}

outputFilename := path.Join(fileDir, "reduce-output-" + strconv.Itoa(nr))

outputFileHandler, err := os.Create(outputFilename)

if err != nil {

errMsg := fmt.Sprintf("Write file(%s) error in reducer(%d)", outputFilename, nr)

logger.Error(errMsg)

} else {

for k, v := range mp {

str := fmt.Sprintf("%s %d\n", k, v)

outputFileHandler.WriteString(str)

}

outputFileHandler.Close()

}

ReduceChanOut <- outputFilename

}

2.5 combiner

  Combiner程序,读入Master传递过来的Reducer结果文件并归并成一个,然后堆排序输出最高频的10个词语。

package master

import (

"fmt"

"strings"

"bufio"

"os"

"container/heap"

"strconv"

"github.com/vinllen/go-logger/logger"

)

type Item struct {

key string

val int

}

type PriorityQueue []*Item

func (pq PriorityQueue) Len() int {

return len(pq)

}

func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool {

return pq[i].val > pq[j].val

}

func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) {

pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]

}

func (pq *PriorityQueue) Push(x interface{}) {

item := x.(*Item)

*pq = append(*pq, item)

}

func (pq *PriorityQueue) Pop() interface{} {

old := *pq

n := len(old)

item := old[n - 1]

*pq = old[0 : n - 1]

return item

}

func combiner() {

mp := make(map[string]int) // store the frequence of words

// read file and do combine

for {

val, ok := <- CombineChanIn

if !ok {

break

}

logger.Debug("combiner called")

file, err := os.Open(val)

if err != nil {

errMsg := fmt.Sprintf("Read file(%s) error in combiner", val)

logger.Error(errMsg)

continue

}

scanner := bufio.NewScanner(file)

for scanner.Scan() {

str := scanner.Text()

arr := strings.Split(str, " ")

if len(arr) != 2 {

errMsg := fmt.Sprintf("Read file(%s) error that len of line != 2(%s) in combiner", val, str)

logger.Warn(errMsg)

continue

}

v, err := strconv.Atoi(arr[1])

if err != nil {

errMsg := fmt.Sprintf("Read file(%s) error that line(%s) parse error in combiner", val, str)

logger.Warn(errMsg)

continue

}

mp[arr[0]] += v

}

file.Close()

}

// heap sort

// pq := make(PriorityQueue, len(mp))

pq := make(PriorityQueue, 0)

heap.Init(&pq)

for k, v := range mp {

node := &Item {

key: k,

val: v,

}

// logger.Debug(k, v)

heap.Push(&pq, node)

}

res := []Item{}

for i := 0; i < 10 && pq.Len() > 0; i++ {

node := heap.Pop(&pq).(*Item)

res = append(res, *node)

}

CombineChanOut <- res

}

3. 总结

  不足以及未实现之处:

  • 各模块间耦合性高
  • master单点故障未扩展
  • 未采用多进程实现,进程间采用RPC通信
  • 未实现单个Workder时间过长,另起Worker执行任务的代码。

  接下来要是有空,我会实现分布式高可用的代码,模块间采用RPC通讯。

好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。

以上是 golang如何实现mapreduce单进程版本详解 的全部内容, 来源链接: utcz.com/p/235108.html

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