golang如何实现mapreduce单进程版本详解

亲爱的编程学习爱好者，如果你点开了这篇文章，说明你对《golang如何实现mapreduce单进程版本详解》很感兴趣。本篇文章就来给大家详细解析一下，主要介绍一下MapReduce、单进程，希望所有认真读完的童鞋们，都有实质性的提高。

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 

<p><strong>2.2 master</strong><br></p>
<p>  Master程序，依次生成Combiner、Reducer、Mapper，处理消息中转，输出最后结果。</p>

<pre class="brush:plain;">
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 

<p><strong>2.3 mapper</strong><br></p>
<p>  Mapper程序，读入并按key-value格式生成中间文件，告知Master。</p>

<pre class="brush:plain;">
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 := 

<p><strong>2.4 reducer</strong><br></p>
<p>  Reducer程序，读入Master传递过来的中间文件并归并。</p>

<pre class="brush:plain;">
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 := 

<p><strong>2.5 combiner</strong><br></p>
<p>  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。</p>

<pre class="brush:plain;">
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 :=  0; i++ {
  node := heap.Pop(&pq).(*Item)
  res = append(res, *node)
 }
 CombineChanOut 

<p><span style="color: #ff0000"><strong>3. 总结</strong></span><br></p>
<p>  不足以及未实现之处：</p>

• 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golang学习网的支持。

今天关于《golang如何实现mapreduce单进程版本详解》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！