hadoop的1TB排序

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1、1TB(或1分钟)排序的冠军
作为分布式数据处理的框架,集群的数据处理能力究竟有多快?或许1TB排序可以作为衡量的标准之一。

1TB排序,就是对1TB(1024GB,大约100亿行数据)的数据进行排序。2008年,Hadoop赢得1TB排序基准评估第一名,排序1TB数据耗时209秒。后来,1TB排序被1分钟排序所取代,1分钟排序指的是在一分钟内尽可能多的排序。2009年,在一个1406个节点组成的hadoop集群,在59秒里对500GB完成了排序;而在1460个节点的集群,排序1TB数据只花了62秒

这么惊人的数据处理能力,是不是让你印象深刻呢?呵呵

下面我们来看看排序的过程吧。

2、排序的过程

1TB的数据?100亿条数据?都是什么样的数据呢?让我们来看几条:

.t^#\|v$2\         0AAAAAAAAAABBBBBBBBBBCCCCCCCCCCDDDDDDDDDDEEEEEEEEEEFFFFFFFFFFGGGGGGGGGGHHHHHHHH
75@~?'WdUF         1IIIIIIIIIIJJJJJJJJJJKKKKKKKKKKLLLLLLLLLLMMMMMMMMMMNNNNNNNNNNOOOOOOOOOOPPPPPPPP
w[o||:N&H,         2QQQQQQQQQQRRRRRRRRRRSSSSSSSSSSTTTTTTTTTTUUUUUUUUUUVVVVVVVVVVWWWWWWWWWWXXXXXXXX
^Eu)

描述一下:每一行,是一条数据。每一条,由2部分组成,前面是一个由10个随即字符组成的key,后面是一个80个字符组成的value。

排序的任务:按照key的顺序排。

那么1TB的数据从何而来?答案是用程序随即生成的,用一个只有map,没有reduce的MapReduce job,在整个集群上先随即生成100亿行数据。然后,在这个基础上,再运行排序的MapReduce job,以测试集群排序性能。

3、排序的原理

先说明一点,熟悉MapReduce的人都知道:排序是MapReduce的天然特性!在数据达到reducer之前,mapreduce框架已经对这些数据按键排序了。

所以,在这个排序的job里,不需要特殊的Mapper和Reducer类。用默认的
IdentityMapper和IdentityReducer即可。

既然排序是天然特性,那么1TB排序的难点在哪里呢??答:100亿行的数据随即分散在1000多台机器上,mapper和reducer都是Identity的,这个难点就在MapReduce的shuffle阶段!关键在如何取样和怎么写Partitioner。

好在这个排序的源代码已近包含在hadoop的examples里了,下面我们就来分析一下。

4、取样和partition的过程

面对对这么大量的数据,为了partition的更均匀。要先“取样”:

1) 对Math.min(10, splits.length)个split(输入分片)进行随机取样,对每个split取10000个样,总共10万个样
2) 10万个样排序,根据reducer的数量(n),取出间隔平均的n-1个样
3) 将这个n-1个样写入partitionFile(_partition.lst,是一个SequenceFile),key是取的样,值是nullValue
4) 将partitionFile写入DistributedCache

接下来,正式开始执行MapReduce job:
5) 每个map节点:
a.根据n-1个样,build一棵类似于B-数的“索引树”:

  • 每个非叶子节点,都有256个子节点。
  • 不算根节点的非叶子节点有1层,加上根节点和叶子节点,共3层。
  • 非叶子节点代表key的“byte path”
  • 每个叶子节点代表key的前2个bytes path
  • 叶子节点上,保存的是partition number的范围,有多少个reducer就有多少partition number

b.前缀相同的key,被分配到同一个叶子节点。
c.一个子节点上,可能有多个reducer
d.比第i个样小的key,被分配到第i个reducer,剩下的被分配到最后一个reducer。

6) 针对一个key,partition的过程:

a. 首选判断key的第1个byte,找到第1层非叶子节点
b. 再根据key的第2个byte,叶子节点
c. 每个叶子节点可能对应多个取样(即多个reducer),再逐个和每个样比较,确定分配给哪一个reducer

5、图解partition的“索引树”

对上面的文字描述可能比较难理解,etongg 同学建议我画个图。所有才有了下面这些文字。感谢etongg和大家对本帖的关注。

“索引树”的作用是为了让key快速找到对应的reducer。下图是我画的索引树示意图:

对上面的图做一点解释:
1、为了简单,我只画了A、B、C三个节点,实际的是有256个节点的。
2、这个图假设有20个reducer(下标0到19),那么我们最终获得n-1个样,即19个样(下标为18的为最后一个样)
3、图中的圆圈,代表索引树上的节点,索引树共3层。
4、叶子节点下面的长方形代表取样数组。红色的数字代表取样的下标。
5、每个节点都对应取样数组上的一个下标范围(更准备的说,是对应一个partition number的范围,每个partition number代表一个reducer)。这个范围在途中用蓝色的文字标识。

前面文中有一句话:
比第i个样小的key,被分配到第i个reducer,剩下的被分配到最后一个reducer

这里做一个小小的纠正,应该是:
小于或者等于第i个样的key,被分配到第i个reducer,剩下的被分配到最后一个reducer。

下面开始partition:
如果key以”AAA”开头,被分配到第“0”个reducer。
如果key以”ACA”开头,被分配到第“4”个reducer。
如果key以”ACD”开头,被分配到第“4”个reducer。
如果key以”ACF”开头,被分配到第“5”个reducer。

那么,
如果key以”ACZ”开头,被分配到第几个reducer??
答案是:被分配到第“6”个reducer。

同理,
如果key以”CCZ”开头,被分配到第“19”个reducer,也就是最后一个reducer。

6、为什么不用HashPartitioner?

还需要再说明的一点:
上面自定义的Partitinoner的作用除了快速找到key对应的reducer,更重要的一点是:这个Partitioner控制了排序的总体有序!

上文中提到的“排序是MapReduce的天然特性!”这句话有点迷惑性。更准确的说,这个“天然特性”只保证了:a) 每个map的输出结果是有序的; b) 每个reduce的输入是有序的(参考下面的图)。而1TB的整体有序还需要靠Partitioner的帮助!

Partitioner控制了相似的key(即前缀相同)落在同一个reducer里,然后mapreduce的“天然特性”再保证每个reducer的输入(在正式执行reduce函数前,有一个排序的动作)是有序的!

这样就理解了为什么不能用HashPartitioiner了。因为自定义的Partitioner要保证排序的“整体有序”大方向。

另外,推荐一篇关于partitioner博文:Hadoop Tutorial Series, Issue #2: Getting Started With (Customized) Partitioning

再贴《Hadoop.The.Definitive.Guide》中一张图,更有利于理解了:

*** THE END ***

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