准备工作

实验地址：http://nil.csail.mit.edu/6.824/2020/labs/lab-mr.html

论文地址：mapreduce

实验环境可以在实验地址里面找到具体的搭建方式。

系统总览

MapReduce 系统是由一个 master 进程和多个 worker 进程组成。

Master 负责任务状态的记录以及任务的分发。

Worker 负责不断向 master 请求任务，并根据任务的类型（map/reduce）进行处理，最后将任务结果发送给 master。

系统框架图如下：

系统流程图如下：

程序基本逻辑

Master

• master 一开始只能分发 map 任务。
• 当所有 map 任务执行完毕后，master 才开始分发 reduce 任务。
• 当所有 map 和 reduce 任务执行完毕，master 退出。
• 对于分发出去的任务，需要进行超时控制，即超时的任务需要重新分发处理。在完成分发任务的同时，对该任务运行一条检测任务超时的 go routine checkTaskTimeout 。

Worker

Worker 调用 GetTask RPC 接口不断向 master 请求任务。当接收到任务，根据任务的类型分类处理。处理完后，调用 CompleteTask 接口告知 master 任务执行完毕。

• 如果是 map 任务，输入是单个文件，通过 mapf 处理后，使用 ihash(key) % nReduce 决定写入到哪个中间文件，输出是 nReduce 个中间文件。
• 如果是 reduce 任务，输入是多个 map 输出的中间文件，通过 reducef 处理后，输出是单个文件。
• 如果没有可执行的任务，则等待一下，继续轮询。

代码结构

Master 的结构如下：

// master.go

type Task struct {
	// Pending, Running and Completed
	phase    string
	taskID   int
	taskType string
	// for map, input path has only one element
	inputPaths []string
	// for reduce, output path has only one element
	outputPaths []string
}

type Master struct {
	nReduce                    int
	mapTasks                   []*Task
	reduceTasks                []*Task
	incompletedMapTaskCount    int
	incompletedReduceTaskCount int
	reduceInitialized          bool
	mux                        sync.Mutex
}

Worker 主要是处理逻辑，官方实验文档以及 main/mrsequential.go 里面有例子。

RPC 的结构如下：

// rpc.go

type GetTaskRequest struct{}

type GetTaskResponse struct {
	TaskType   string
	TaskID     int
	TaskInputs []string
	NReduce    int
}

type CompleteTaskRequest struct {
	TaskType    string
	TaskID      int
	TaskOutputs []string
}

type CompleteTaskResponse struct{}

以上是代码的结构，具体的代码细节在 github 上面。

踩过的坑

这里最主要的应该是对于并发的控制，以及 crash 的处理。

并发控制加锁可以完成。

crash 的处理是靠 master 的超时机制，以及在 worker 处理的时候，生成一个临时文件，在处理结束后再 rename 成最终的文件。

为了方便 debug，推荐使用 github.com/sirupsen/logrus 这个库。可以将 debug 等级设为 debug level 来输出自己的 debug 信息。

import (
    log "github.com/sirupsen/logrus"
)

log.SetOutput(os.Stdout)
// log.SetLevel(log.DebugLevel)
log.SetLevel(log.WarnLevel)
log.SetFormatter(&log.TextFormatter{
    FullTimestamp: true,
})

最终结果

这里的 FATAL 是 master 检测到所有任务完成后退出，worker 连接不上 master 而抛出的错误，是预期的。

结语

这个实验虽然只是一个小玩具，但还是有收获的。特别是看过论文后进行实验，对 mapreduce 一些细节的实现有更深的了解。有兴趣的同学可以自己完成一遍。

标签：map,string,int,任务,Lab1,2020,master,MIT6.824,log
来源： https://www.cnblogs.com/fightfordream/p/14521593.html