MIT-6.824 lab1-MapReduce

概述

本lab将用go完成一个MapReduce框架,完成后将大大加深对MapReduce的理解。

Part I: Map/Reduce input and output

这部分需要我们实现common_map.go中的doMap()和common_reduce.go中的doReduce()两个函数。
可以先从测试用例下手:

func TestSequentialSingle(t *testing.T) {
    mr := Sequential("test", makeInputs(1), 1, MapFunc, ReduceFunc)
    mr.Wait()
    check(t, mr.files)
    checkWorker(t, mr.stats)
    cleanup(mr)
}

从Sequential()开始调用链如下:
调用链
现在要做的是完成doMap()和doReduce()。

doMap():

func doMap(
    jobName string, // the name of the MapReduce job
    mapTask int, // which map task this is
    inFile string,
    nReduce int, // the number of reduce task that will be run ("R" in the paper)
    mapF func(filename string, contents string) []KeyValue,
) {
    //打开inFile文件,读取全部内容
    //调用mapF,将内容转换为键值对
    //根据reduceName()返回的文件名,打开nReduce个中间文件,然后将键值对以json的格式保存到中间文件

    inputContent, err := ioutil.ReadFile(inFile)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    keyValues := mapF(inFile, string(inputContent))

    var intermediateFileEncoders []*json.Encoder
    for reduceTaskNumber := 0; reduceTaskNumber < nReduce; reduceTaskNumber++ {
        intermediateFile, err := os.Create(reduceName(jobName, mapTask, reduceTaskNumber))
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        defer intermediateFile.Close()
        enc := json.NewEncoder(intermediateFile)
        intermediateFileEncoders = append(intermediateFileEncoders, enc)
    }
    for _, kv := range keyValues {
        err := intermediateFileEncoders[ihash(kv.Key) % nReduce].Encode(kv)
        if err != nil {
            panic(err)
        }
    }
}

总结来说就是:

  1. 读取输入文件内容
  2. 将内容交个用户定义的Map函数执行,生成键值对
  3. 保存键值对

doReduce:

func doReduce(
    jobName string, // the name of the whole MapReduce job
    reduceTask int, // which reduce task this is
    outFile string, // write the output here
    nMap int, // the number of map tasks that were run ("M" in the paper)
    reduceF func(key string, values []string) string,
) {
    //读取当前reduceTaskNumber对应的中间文件中的键值对,将相同的key的value进行并合
    //调用reduceF
    //将reduceF的结果以json形式保存到mergeName()返回的文件中

    kvs := make(map[string][]string)
    for mapTaskNumber := 0; mapTaskNumber < nMap; mapTaskNumber++ {
        midDatafileName := reduceName(jobName, mapTaskNumber, reduceTask)
        file, err := os.Open(midDatafileName)
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        defer file.Close()

        dec := json.NewDecoder(file)
        for {
            var kv KeyValue
            err = dec.Decode(&kv)
            if err != nil {
                break
            }
            values, ok := kvs[kv.Key]
            if ok {
                kvs[kv.Key] = append(values, kv.Value)
            } else {
                kvs[kv.Key] = []string{kv.Value}
            }
        }
    }

    outputFile, err := os.Create(outFile)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer outputFile.Close()
    enc := json.NewEncoder(outputFile)
    for key, values := range kvs {
        enc.Encode(KeyValue{key, reduceF(key, values)})
    }
}

总结:

  1. 读取中间数据
  2. 执行reduceF
  3. 保存结果

文件转换的过程大致如下:
文件转换

Part II: Single-worker word count

这部分将用一个简单的实例展示如何使用MR框架。需要我们实现main/wc.go中的mapF()和reduceF()来统计单词的词频。

mapF:

func mapF(filename string, contents string) []mapreduce.KeyValue {
    // Your code here (Part II).
    words := strings.FieldsFunc(contents, func(r rune) bool {
        return !unicode.IsLetter(r)
    })
    var kvs []mapreduce.KeyValue
    for _, word := range words {
        kvs = append(kvs, mapreduce.KeyValue{word, "1"})
    }
    return kvs
}

将文本内容分割成单词,每个单词对应一个<word, "1">键值对。

reduceF:

func reduceF(key string, values []string) string {
    // Your code here (Part II).
    return strconv.Itoa(len(values))
}

value中有多少个"1",就说明这个word出现了几次。

Part III: Distributing MapReduce tasks

目前实现的版本都是执行完一个map然后在执行下一个map,也就是说没有并行,这恰恰是MapReduce最大的买点。这部分需要实现schedule(),该函数将任务分配给Worker去执行。当然这里并没有真正的多机部署,而是使用多线程进行模拟。
master和worker的关系大致如下:
master&worker
在创建worker对象的时候会调用Register() RPC,master收到RPC后,将该worker的id保存在数组中,执行shedule()是可以根据该id,通过DoTask() RPC调用该worker的DoTask()执行map或reduce任务。

schedule.go

func schedule(jobName string, mapFiles []string, nReduce int, phase jobPhase, registerChan chan string) {
    var ntasks int
    var n_other int // number of inputs (for reduce) or outputs (for map)
    switch phase {
    case mapPhase:
        ntasks = len(mapFiles)
        n_other = nReduce
    case reducePhase:
        ntasks = nReduce
        n_other = len(mapFiles)
    }

    fmt.Printf("Schedule: %v %v tasks (%d I/Os)\n", ntasks, phase, n_other)

    //总共有ntasks个任务,registerChan中保存着空闲的workers
    taskChan := make(chan int)
    var wg sync.WaitGroup
    go func() {
        for taskNumber := 0; taskNumber < ntasks; taskNumber++ {
            taskChan <- taskNumber
            fmt.Printf("taskChan <- %d in %s\n", taskNumber, phase)
            wg.Add(1)

        }

        wg.Wait()                           //ntasks个任务执行完毕后才能通过
        close(taskChan)
    }()


    for task := range taskChan {            //所有任务都处理完后跳出循环
        worker := <- registerChan         //消费worker
        fmt.Printf("given task %d to %s in %s\n", task, worker, phase)

        var arg DoTaskArgs
        arg.JobName = jobName
        arg.Phase = phase
        arg.TaskNumber = task
        arg.NumOtherPhase = n_other

        if phase == mapPhase {
            arg.File = mapFiles[task]
        }

        go func(worker string, arg DoTaskArgs) {
            if call(worker, "Worker.DoTask", arg, nil) {
                //执行成功后,worker需要执行其它任务
                //注意:需要先掉wg.Done(),然后调register<-worker,否则会出现死锁
                //fmt.Printf("worker %s run task %d success in phase %s\n", worker, task, phase)
                wg.Done()
                registerChan <- worker  //回收worker
            } else {
                //如果失败了,该任务需要被重新执行
                //注意:这里不能用taskChan <- task,因为task这个变量在别的地方可能会被修改。比如task 0执行失败了,我们这里希望
                //将task 0重新加入到taskChan中,但是因为执行for循环的那个goroutine,可能已经修改task这个变量为1了,我们错误地
                //把task 1重新执行了一遍,并且task 0没有得到执行。
                taskChan <- arg.TaskNumber
            }
        }(worker, arg)

    }
    fmt.Printf("Schedule: %v done\n", phase)

}

这里用到了两个channel,分别是registerChan和taskChan。
registerChan中保存了可用的worker id。
生产:

  1. worker调用Register()进行注册,往里添加
  2. worker成功执行DoTask()后,该worker需要重新加入registerChan

消费:

  1. schedule()拿到一个任务后,消费registerChan

taskChan中保存了任务号。任务执行失败需要重新加入taskChan。

Part IV: Handling worker failures

之前的代码已经体现了,对于失败的任务重新执行。

Part V: Inverted index generation

这是MapReduce的一个应用,生成倒排索引,比如想查某个单词出现在哪些文本中,就可以建立倒排索引来解决。

func mapF(document string, value string) (res []mapreduce.KeyValue) {
    // Your code here (Part V).
    words := strings.FieldsFunc(value, func(r rune) bool {
        return !unicode.IsLetter(r)
    })
    var kvs []mapreduce.KeyValue
    for _, word := range words {
        kvs = append(kvs, mapreduce.KeyValue{word, document})
    }
    return kvs
}

func reduceF(key string, values []string) string {
    // Your code here (Part V).
    values = removeDuplicationAndSort(values)
    return strconv.Itoa(len(values)) + " " + strings.Join(values, ",")
}

func removeDuplicationAndSort(values []string) []string {
    kvs := make(map[string]struct{})
    for _, value := range values {
        _, ok := kvs[value]
        if !ok {
            kvs[value] = struct{}{}
        }
    }
    var ret []string
    for k := range kvs {
        ret = append(ret, k)
    }
    sort.Strings(ret)
    return ret
}

mapF()生成<word, document>的键值对,reduceF()处理word对应的所有document,去重并且排序,然后拼接到一起。

具体代码在:https://github.com/gatsbyd/mit_6.824_2018
如有错误,欢迎指正:
15313676365

posted @ 2019-03-20 20:36 gatsby123 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏