引言
MR（MapReduce）是一种广泛使用的分布式计算模型，它由谷歌公司提出，旨在处理海量数据的计算问题。MR通过将大规模数据集划分为多个小块，并在每个小块上执行映射（Map）和归约（Reduce）操作，从而实现高效的数据处理。本文将深入解析MR的计算原理和执行流程，揭示其高效背后的秘密。
MR计算原理
MR的计算原理可以概括为以下几个步骤：
划分数据：在MR中，数据集被划分为多个数据块，每个数据块是一个键值对的集合。通常情况下，每个键值对都会有一个唯一的键，用于后续的分布式计算。
映射阶段（Map）：在映射阶段中，每个数据块被输入到一个映射函数中，这个映射函数由用户定义。映射函数将每个输入的键值对转化为一组中间键值对。
排序阶段（Shuffle and Sort）：在排序阶段中，MR框架会对中间键值对进行排序和分组。具体来说，MR框架会按照键对中间键值对进行排序，并将拥有相同键的中间键值对分组在一起。
归约阶段（Reduce）：在归约阶段中，MR框架会将拥有相同键的中间键值对发送到同一个Reducer中。Reducer是用户定义的归约函数，它将一组具有相同键的中间键值对作为输入，并进行一些计算操作，最终输出一个或多个最终键值对。
合并结果：最后，在合并结果阶段中，MR框架会将所有Reducer的输出结果进行合并，并将最终结果返回给用户。
MR执行流程
MR的执行流程可以详细描述如下：
客户端提交作业：客户端将一个包含MR程序的jar包提交给JobClient。
JobClient与JobTracker通信：JobClient通过RPC与JobTracker进行通信，返回一个存放jar包的地址（HDFS）和jobId。
客户端将jar包写入HDFS：客户端将jar包写入到HDFS中，路径为hdfs上的地址jobId。
提交任务：客户端开始提交任务，包括任务的描述信息（jobId、jar存放位置、配置信息等）。
JobTracker初始化任务：JobTracker读取HDFS上的要处理的文件，开始计算输入分片，每个分片对应一个MapperTask。
TaskTracker领取任务：TaskTracker通过心跳机制领取任务（任务的描述信息）。
下载所需资源：TaskTracker下载所需的jar、配置文件等。
执行任务：TaskTracker启动一个Java child子进程，用来执行具体的任务（MapperTask或ReducerTask）。
写入结果：将结果写入到HDFS中。
MR的高效之处
MR之所以高效，主要得益于以下几个方面：
分布式计算：MR将数据划分成小块，并在多个节点上并行处理，大大提高了计算速度。
容错性：MR具有高度的容错性，即使某个节点发生故障，也不会影响整个作业的执行。
可伸缩性：MR可以轻松地扩展到更多的节点，以处理更大的数据集。
易于使用：MR只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，降低了使用门槛。
总结
MR作为一种高效的分布式计算模型，在处理海量数据方面具有显著优势。通过深入了解MR的计算原理和执行流程，我们可以更好地理解其高效背后的秘密，并充分利用MR的优势，解决实际问题。