用 MapReduce 解决与云计算相关的 Big Data 问题

揭示 MapReduce 和云计算为什么非常适合处理大量数据

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微观经济学指出,比起让大多数成员来执行要在该系统中存在所必需的活动,基于专业分工的系统生产力更高。换句话说,对于每个任务,全能的人的生产力比不上专门从事特定任务的人。这称为比较优势 — 如果一个人相当精通某种服务,而不熟悉其他服务,他在提供这种服务方面就具有优势。专业分工可以促进特定技能的提升。(Robert Frank 和 Ben Bernanke 所著的 Principles of Microeconomics 很好地论述了这一现象;有一个故事说,Peace Corps 的一位志愿者在尼泊尔雇佣了一位名叫 Birkhaman 的厨师;这位厨师几乎无所不能;从宰羊到修理闹钟,他什么都会干。在尼泊尔,即使是水平最低的工人也能够提供很多种服务。)

云计算就是比较优势原理的直接示例。在本文中,我将讨论 MapReduce 编程模式(最初为对并行的复杂性进行抽象而设计)为什么非常适合云计算,尤其是在处理涉及大量数据的问题时。

通过让把两个数字相加的位置变得透明不相关,可以在 MapReduce 抽象的基础上完美进行云计算。在研究示例之前,我们先看看 MapReduce 为什么很成功。

为什么要在云中使用 MapReduce

MapReduce 编程模式是在 Google 开发出来的。Google 工程师发表的文章 "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters" 清楚地解释了 MapReduce 的工作方式。这篇文章导致的结果是,从 2004 年到现在出现了许多开放源码的 MapReduce 实现。

MapReduce 系统获得成功的原因之一是,它为编写需要大规模并行处理的代码提供了简单的编程模式。它受到了 Lisp 的函数编程特性和其他函数式语言的启发。

现在,讨论 MapReduce 和云计算为什么非常相配。MapReduce 的关键特点是它能够对开发人员隐藏操作并行语义 — 并行编程的具体工作方式

即使您的公司拥有数千台计算机(这几乎不可能),这个特点也非常有意义。即使组织有多余的处理能力,要想在组织内建立网格,也常常要克服许多技术、行政和后勤障碍。

突然之间,云计算成了非常引人注目的思想。

有了云,开发人员就可以通过编写脚本供应任意数量的计算机,运行 MapReduce 作业,而且只按照使用每个系统的时间付费。使用时间可以是 10 分钟,也可以是 10 个月,无论是哪种情况,都同样简便。

这种模式的精彩案例出现在 Yelp("Real people. Real reviews®: A review site for local businesses")。在此公司的工程博客上,最近发表了一篇关于 如何使用 MapReduce 增强特性 的文章,题目为 “People Who Viewed This Also Viewed...”。这是一个典型的 Big Data 问题,因为 Yelp 每天生成 100GB 的日志数据。

工程师最初建立了自己的 Hadoop 集群,但是最终他们编写了自己的 MapReduce 框架 mrjob,它在 Amazon 的 Elastic MapReduce 服务上运行。Yelp 的搜索和数据挖掘工程师 Dave M 说:

我们如何增强 People Who Viewed this Also Viewed... 特性?正如您所猜测的,我们使用 MapReduce。MapReduce 是把大任务分解为小任务的最简单的方法。Mapper 读取输入行并返回 (key, value) 元组。把每个键和对应的所有值发送给一个 Reducer ... 我们在 mrjob Python 框架中编写了这个简单的 MapReduce 作业,它执行单词频率统计。

Dave M 还说:

我们以前所做的像许多公司一样运行 Hadoop 集群一样 ... 当我们把代码放到 web 服务器上时,就已经把它送到 Hadoop 计算机上。

这不错,因为我们的作业可以引用代码库中的任何其他代码。

这也很不好。在把作业放进生产环境之前,根本无法确定它是否有效。最糟糕的是,我们的集群在大多数时候空闲着,甚至时常出现一个非常大的作业,会占用所有节点,所有其他任务不得不等待。

在 Amazon 云上运行的 MapReduce 帮助 Yelp 淘汰了 Hadoop 集群。经过一年时间,Yelp 的 mrjob 框架现在非常稳定了,所以 Yelp 现在在 GitHub 上共享它。

云计算和 MapReduce 的组合看起来非常适合处理 Big Data 作业。现在,讲解如何处理大量日志数据。

真实环境中的日志文件处理

许多人都要面对的一个真实问题是如何处理大量日志数据。清单 1 中的代码示例(也可以下载)演示我如何只使用 Python 的多处理模块汇总 6.3GB 的 Internet Information Services (IIS) 日志文件。在一台 MacBook Pro 笔记本上,它只用大约 2 分钟就运行完了,结果是生成了最常出现的 25 个 IP 地址。

清单 1. 使用 Python 的 MP 模块汇总 6.3GB 的日志文件
Code Listing:  iis_map_reduce_ipsum.py
"""N-Core Map Reduce Log Parser/Summation"""

from collections import defaultdict
from operator import itemgetter
from glob import glob
from multiprocessing import Pool, current_process
from itertools import chain

def ip_start_mapper(logfile):
    log = open(logfile)
    for line in log:
        yield line.split()

def ip_cut(lines):
    for line in lines:
        try:
            ip = line[8]
        except IndexError:
            continue
        yield ip, 1

def mapper(logfile):
    print "Processing Log File: %s-%s" % (current_process().name, logfile)
    lines = ip_start_mapper(logfile)
    cut_lines = ip_cut(lines)
    return ip_partition(cut_lines)

def ip_partition(lines):
    partitioned_data = defaultdict(list)
    for ip, count in lines:
        partitioned_data[ip].append(count)
    return partitioned_data.items()        

def reducer(ip_key_val):
    ip, count = ip_key_val
    return (ip, sum(sum(count,[])))

def start_mr(mapper_func, reducer_func, files, processes=8, chunksize=1):
    pool = Pool(processes)
    map_output = pool.map(mapper_func, files, chunksize)
    partitioned_data = ip_partition(chain(*map_output))
    reduced_output = pool.map(reducer_func, partitioned_data)
    return reduced_output

def print_report(sort_list, num=25):
    for items in sort_list[0:num]:
        print "%s, %s" % (items[0], items[1])
def run():
    files = glob("*.log")
    ip_stats = start_mr(mapper, reducer, files)
    sorted_ip_stats = sorted(ip_stats, key=itemgetter(1), reverse=True)
    print_report(sorted_ip_stats)
    
if __name__ == "__main__":
    run()

图 1 以图形方式说明操作过程。

图 1. IIS 日志文件 MapReduce 图
IIS 日志文件 MapReduce 图
IIS 日志文件 MapReduce 图

我们来研究一下代码。您可以看到它非常简短,只有大约 50 行:

  • mapper 函数提取出每行中的 IP 地址并返回它和值 1。这是 (key,value) 提取阶段,这在生成的每个进程中执行。当产生结果时,把结果收集到一个链式的迭代器中(参见 more on chain(*iterables) and other Python itertools),为缩减阶段做好准备。这称为数据分区
  • 在 MapReduce 生命周期中,下一步是浓缩和汇总所有中间结果。这由示例中的缩减函数完成,包含缩减阶段
  • 最后,生成一个很大的列表并输出前 25 个结果。

使用多处理模块是为了便于解释 MapReduce,但是这段代码只需稍加修改,就可以在其他一些 MapReduce 云上运行。这个作业的完整输出见清单 2。

清单 2. 运行的清单 1 的完整输出
lion% time python iisparse.py
Processing Log File: PoolWorker-1-ex100812.log
Processing Log File: PoolWorker-2-ex100813.log
Processing Log File: PoolWorker-3-ex100814.log
Processing Log File: PoolWorker-4-ex100815.log
Processing Log File: PoolWorker-5-ex100816.log
Processing Log File: PoolWorker-6-ex100817.log
Processing Log File: PoolWorker-7-ex100818.log
Processing Log File: PoolWorker-8-ex100819.log
Processing Log File: PoolWorker-7-ex100820.log
Processing Log File: PoolWorker-3-ex100821.log
Processing Log File: PoolWorker-8-ex100822.log
Processing Log File: PoolWorker-4-ex100823.log
Processing Log File: PoolWorker-6-ex100824.log
Processing Log File: PoolWorker-1-ex100825.log
Processing Log File: PoolWorker-2-ex100826.log
10.0.1.1, 24047
10.0.1.2, 22667
10.0.1.4, 20234
10.0.1.5, 18180
[...output supressed for space, and IP addresses changed for privacy]
python iisparse.py  57.40s user 7.48s system 54% cpu 1:59.47 total

结束语

严格地说,云计算可以意味着许多活动,包括在数据中心中的虚拟机上运行顺序的脚本。在本文中,我应用 MapReduce 和云计算背后的一些理论解决汇总大量数据这个实际问题。

基于云的 MapReduce 系统既有开放源码的,也有商用产品。您可以应用从本文学到的知识处理数 PB 的日志文件;因此,MapReduce 抽象是一种非常有用的工具,尤其是在云环境中。


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Zone=Cloud computing
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ArticleTitle=用 MapReduce 解决与云计算相关的 Big Data 问题
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