在 《分布式学习最佳实践：从分布式系统的特征开始（附思维导图）》一文中，提到学习分布式系统的一个好方法是思考分布式系统要解决的问题，有哪些衡量标准，为了解决这些问题；提出了哪些理论、协议、算法，这些解决办法各自的优缺点、适用场景；然后再思考，不同的系统是如何解决同一个问题的，比如说数据分片，比如说元数据的高可用，到了工程实践这个层面是怎么解决的。
上面是从问题出发，寻找答案。而另一个方法，是从一个具体的系统出发，分析这个分布式系统是如何解决需要解决所有问题，如何根据实际情况对分布式特性进行权衡。比如说对于CAP，是如何在C（一致性）与A（一致性）之间折中的。因此，本系列文章的主题就是了解这些分布式系统是如何满足高性能、可扩展、高可用的一般性要求，各自的衡量标准，使用了哪些算法，有哪些设计巧妙、值得借鉴之处。
刘杰的《分布式系统原理介绍》一文中，也是介绍了分布式系统的诸多概念和协议，然后说道：
“即便如此，笔者觉得后续可以再作一篇《典型分布式系统分析》，从各个系统的角度横向分析这些系统的特点。”
但是我在网上搜索并没有发现相关的文章，本文冒昧地使用了这个题目，而我自己深知，在分布式领域我知之甚少，因此只算得抛砖引玉，希望大牛多指正。如果业界前辈能够有时间来写写这个系列，那就更好了。
在这个系列中，一般都是根据论文对系统进行简介，然后尝试回答一下问题：
● 系统在性能、可扩展性、可用性、一致性之间的衡量，特别是CAP
● 系统的水平扩展是如何实现的，是如何分片的
● 系统的元数据服务器的性能、可用性
● 系统的副本控制协议，是中心化还是去中心化
● 对于中心化副本控制协议，中心是如何选举的
● 系统还用到了哪些协议、理论、算法
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MapReduce简介
在google的论文《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》中，MapReduce既指一种编程模型，又指google为这种编程模型开发的一套运行时框架。
MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets.
在《初识分布式计算：从MapReduce到Yarn&Fuxi》一文中，已经对MapReduce进行了详细介绍，而且论文本身也非常容易读懂。所以在本文中，只重述一些重要的点 -- 决定了MapReduce这个系统的特征的点。
这里强调两个概念：Job and Task。在MapReduce中，整个计算任务称之为Job，而被划分的子任务称之为task。Job是对用户而言的，而task是运行框架内部术语。
MapReduce运算模型
MapReduce编程模型来自函数式编程，包含两个最基本的算子：map，reduce
map： (k1, v1) -> [(k2, v2)]
reduce: [(k2, [v2] )] --> [(k3, v3)]
将一个运算任务分解成大量独立正交的子任务，每个子任务通过map算子计算，得到中间结果，然后用reduce算子进行聚合，得到最终结果。这两个算子看起来简单，但很多问题都能用这个模型来解决。
这两个算子有一个很重要的特征：确定性的纯过程调用（pure function），函数既不会修改输入，也不存在中间状态，也没有共享的内存。因此，输入一致的情况下，输出也是一致的，这大大方便了容错性设计。
MapReduce运行框架
运行框架的作用在于提高用户（在这里也是程序员）的生产力，用户只需通过map function、reduce function描述自己的计算问题，而不用关心计算在哪个机器上进行、相互之间如何通信、机器故障如何处理等复杂的问题，因为这些问题本身与计算任务不相关。
运行框架调度流程图如下：
系统中有两类主要的进程节点：master（单点），worker（多个）。其中，worker根据不同的计算任务，又分为map worker（对应上图中的Map phase）、reduce worker（对应上图中的Reduce phase）。
master是系统的中心节点，负责计算任务到worker节点的分配，同时监控worker节点的状态。如果某个worker计算太慢，或者宕机，master会将该worker进程负责的计算任务转移到其他进程。
map worker从GFS（google file system）中读取输入数据，然后将中间结果写到本地文件；reduce worker从master处得知中间结果的问题，通过rpc读取中间文件，计算之后将最终结果写入到可靠存储GFS。
MapReduce系统分析
MapReduce是一个分布式计算系统，计算的数据来自于文件，而且文件系统是可靠的（GFS保证了文件的可用性、可靠性）。
Scalability
由于计算任务的正交性，很容易通过增加map worker、reduce worker来处理计算任务的增长。Input file 到 Map phase这个阶段，使用了基于范围（range based）的分片方法，master作为元数据服务器会记录split到worker的映射关系。当用户指定R份最终输出（也就是reduce worker的输出）时，如何对中间结果（intermediate files）进行划分呢？系统默认提供了hash分片方法(e.g. hash(key) mod R)， 也允许用户自行提供partition function来进行划分。
在Mapreduce中，子任务（task）的数量要远小于worker的数量，这样的好处在于更好的负载均衡、更快的故障恢复。
We subdivide the map phase into M pieces and the reduce phase into R pieces, as described above.
Ideally,M and R should be much larger than the number of worker machines.
Having each worker perform many different tasks improves dynamic load balancing, and also speeds up recovery when a worker fails: the many map tasksit has completed can be spread out across all the other worker machines.
系统的scalability主要受到master的约束，master是系统中的单点，需要维护每个计算子任务（task）的状态，与所有的worker保持心跳，记录map worker计算的中间结果的文件位置。
Availability
系统对worker的容错性较好，但对master的容错性较差。
master通过心跳来保证确定worker是否存活，如果心跳超时，那么master标记这个worker failed，然后将该worker所负责的所有task设置为idle（等待计算）状态。在《关于心跳、故障监测、lease机制》一文种中，提到了心跳检测只能保证完整性（completeness），无法保证准确性（accuracy），接下来后分析到，在MapReduce，不准确也是没有关系的。
对于map worker，计算结果是写到本地文件，本地文件的位置需要通知到master，即使同一个task被多个map worker执行，单点的master只会采纳一份中间结果。而且上面提到了map function是pure function，所以计算结果也是一样的。
对于reduce worker，reduce task的计算结果会先写到临时文件（temporary file），task完成之后再重命名写入gfs，那么如果一个reduce task再多个reduce worker上计算，那么会不会有问题呢，答案是不会的
We rely on the atomic renameoperation provided by the underlying file system to guarantee that the final file system state contains just the data produced by one execution of the reduce task.
而由于master是单点，即使有周期性的checkpoint也可能造成状态的不一致，因此MapReduce会将master的crash告知用户，用户可自行决定是否重试整个计算。
Performance
MapReduce作为离线计算平台，更多关注的是系统的吞吐率，那么有哪些提高性能的点呢
第一：data locality
在论文中提到，网络传输代价是昂贵的，所以如果worker能从本地文件系统读取数据的话就能尽可能的少网络传输。这也归功于GFS系统，GFS以chuck（对应的就是Input file split）的粒度将每一份文件在不同的机器上保存三份。那么master在掌握了chunk的位置时，就可以将map worker调度到相应的机器，避免网络传输。
第二：backup task
master在发现某个worker上的task进展异常缓慢的时候，会将这个task调度到其他worker，以缩短这个任务（Job）的完成时间。在上面avaliability已经提到，即使有两个worker执行同一份task，也不会有问题的。
references
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
6.824 Schedule: Spring 2016 LEC 1
原文地址：https://www.cnblogs.com/xybaby/p/8878054.html