MapReduce 论文阅读

MIT 6.824

Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with the same intermediate key.
- Map接受用户输入然后产生一系列的键值对。key1, key2, key3, key2
- MapReduce库将Map产生的键值对根据Key进行分组，然后传给Reduce。key1:1, key2:1, key3:1, key2:1
- Reduce接受键值对，然后产生一个更小的键值对。key1:1, key2:2, key3:1

MapReduce启发自Lisp的map和reduce。在Haskell中的对应示例为：

Prelude> map (+1) [1..10]
[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
Prelude> foldl (+) 0 [1..10]
55
Prelude>

试图通过MapReduce这个库让没有分布式开发经验的程序员也能利用分布式集群的性能。MapReduce这个库需要提程序员解决的问题包括但不限于：
- 分拆输入数据
- 任务调度和数据分发
- 管理机器间通信
- 容错性
- 负载均衡
- etc…
流程概览

execution overview

1. MapReduce先把数据分拆成16-64M之间的大小，然后fork自身，成为worker和master

2. master将会分配任务给worker们

3. 被分配执行map任务的程序读取被切割的文件块。调用用户的map函数，将其产生的
键值对存在内存里

4. 内存中的键值对会被持久化到硬盘上。然后将路径返回给master。

5. master将路径告知给执行reduce任务的程序，根据key将上一个环节的键值对排序
（因为数据量可能非常大以至于不能全部放在内存里）

6. 执行reduce任务的程序遍历排序后的键值对然后调用用户的reduce函数。将其返回值
追加到最终文件中。所以最终会产生n个输出文件，n为用户指定的reduce任务的数量。

7. 所有任务完成后，MapReduce返回，然后开始执行用户的其他代码。

容错性
- worker failure: The master pings every worker periodically. If no response is received from a worker in a certain amount of time, the master marks the worker as failed. Any map task or reduce task in progress on a failed worker is also reset to idle and becomes eligible for rescheduling.
- master failure: It is easy to make the master write periodic checkpoints of the master data structures described above. If the master task dies, a new copy can be started from the last checkpointed state.（不过此论文发布时采用了简单的实现，即如果master失败，直接终止执行）

Lab

Part I: 正确实现 doMap 和 doReduce。根据figure1里的描述写代码，基本就不会错。我在这里遇到的坑是没有仔细读论文，以为所有reduce函数公用一个输出文件。此处核心代码为：
```
// doMap
for _, kv := range mapF(inFile, string(contents)) {
i := ihash(kv.Key) % nReduce
encs[i].Encode(&kv)
}

// doReduce
mergeFileName := mergeName(jobName, reduceTaskNumber)
mergeFile, err := os.Create(mergeFileName)
```
Part II：统计单词。只要跟着描述来就行。仔细读一下给出的Hint和go的文档。
Part III：更改schedule.go。这里我花了点时间，因为大坑在于，我没想到在这一步就要开始处理错误，还以为是在下一步呢，直到调试的时候看log，总是说没有reduce 的输出文件。然后果断给RPC调用加了个重试机制—死循环。然后就通过测试了。
```
for {
if call(worker, "Worker.DoTask", doTaskArgs, nil) {
    wg.Done()
    break
} 
}
```
Part IV：处理worker出错。处理方式为如果worker失败，就把任务分配给其他worker执行，所以也就是在上面的代码小改一下：
```
for {
if call(worker, "Worker.DoTask", doTaskArgs, nil) {
    wg.Done()
    break
} else {
    worker = <-registerChan
}
}
```
Part V：统计单词出现的文件名。这个其实应该就是考是不是对MR真正的掌握了吧。思路就是生成键值对的时候，单词为key，文件名为value然后进行MR。

总结：好玩儿！

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