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REST on Rails 指南

PART I

在理解REST on Rails之前,有必要先思考一下这个问题:浏览器是如何工作的?在开始使用Rails构建一个网站之前,我对这个问题是这么认为的:

  • 首先我会在地址栏输入一个URL,或者点击一个链接
  • 然后浏览器会发送一个HTTP请求,并获取响应中的HTML代码
  • 最后我会看到经过浏览器渲染的页面

就这么多,我甚至不知道Form是如何工作的,我觉得它跟点击链接没什么不同。

但在现实世界里,HTTP协议有很严格的指令用于定义浏览器应该如何向服务器发送请求,HTTP同HTML完全是两码事,HTML只不过是一种用于表现页 面内容的标记语言(Markup Language),而HTTP协议则允许浏览器从服务器获取各种类型的数据,HTML只是其中之一。事实上,HTTP协议定义了8中不同类型的请求,尽管如此,我们最熟悉的可能还是下面两种:

  • GET,通过GET请求可以获取Web上的资源,每一个资源都由URL来唯一标识。
  • POST,通过发送一组数据到特定的URL来创建一个新资源。

PART II

你可能对我使用“资源”(Resource)这个词感到迷惑不解,事实上我第一次看到这个词时也跟你一样迷惑,但这正是REST的精髓所在,在REST的世界里,整个Web被看作一组资源的集合,而不是一张张的网页,这是什么意思呢?

昨天,我上当当买了几本书,又去维基百科查了几个词条,然后上新浪看了几条新闻,最后又在NBA网站上看了下骑士对马刺的比赛前瞻。

如果你想要理解REST,那么你就要转变你的思维,不要再认为以上这些东西都是一张张的网页,让我们以维基百科为例,我查阅的REST词条事实上并不是一张网页,它是一个资源,我们使用http://zh.wikipedia.org/wiki/REST访问这个资源,并取得了它的HTML表示,之所以是HTML,是因为浏览器只只是这种方式。

我承认这有些费解,http://zh.wikipedia.org/wiki/REST怎么可能不是网页呢?事实上,确实不是,它是一个使用URL进行标识的资源,当我使用浏览器来访问它时,我得到了它的HTML表示,但维基百科可能还提供其他形式的表示,比如一个PDF,一张JPG图片或者别的什么东西,而我之所以得到一个HTML,是因为我的Firefox发送了一个GET请求,并明确的告诉了服务器,给我一个HTML表示。

再举个更浅显些的例子,比如我向南方航空定了张机票,他们可以通过HTML在浏览器中跟我确认,也可以发短信给我,或者发一封Mail,当然也可以选择最稳妥的方式,打个电话告诉我。事实上就是一种资源,多种表示。

希望经过这番唠叨,你能够理解我所说的,我的机票订单不止是个网页,它是一个资源,当然我可以选择通过浏览器以HTML的方式来查看它。

PART III

一旦你接受了Web就是个巨大的资源集合,这些资源可以使用任意多的方式来表示,而HTML只是其中一种时,你离真正掌握REST已经不远了,但在结束今天的课程前,我还要在絮叨下:事实上,资源并不总是单个的东西,比如维基百科上介绍REST的文章,一张机票订单或者一堆NBA比赛数据,它也可以是一组资源的集合,比如中国传统节日列表,你最好的朋友等等,它们都是资源。

现在,你应该已经理解了什么是资源,在下一节,我们将讲解如何通过HTTP来创建(Creation),读取(Reading),更新(Updating)和销毁(Destruction)一个资源。

REST on Rails 指南2 : 无穷尽的API

通过上一讲,我认为你树立了这个概念:即Web其实是一组资源而不是网页的集合(如果你还不这么认为,那请你先返回再次阅读第一讲)。这一讲我们将从另一个侧面来讲解为什么要有REST?

面向对象设计与分析

如果你曾经学习过面向对象程序设计,那么你很可能会这样开始构建你的新程序:

  • 首先,你需要定义你的问题域——你的程序要解决什么问题
  • 然后,你会定义一个类,这个类的名字一般是名词
  • 接着你会为这个类定义一些方法,方法的名字一般是动词
  • 最用,通过调用其它类的方法,你的这个类顺利完成了它的使命

这看起来不错,事实上我曾经这么干了好多年,这种名词加动词的编程方法被成为“RPC”(远程过程调用),虽然我不明白那个Remote(远程)是指什么,但RPC的确是构建面向对象软件的一个重要方法,不过这种方式却并不适合Web开发。

让我们回到远古,假设现在是1992年(或者Web出现之前的随便什么日子),假设有这样的三家公司,他们需要开发这样三种应用:书籍贩卖,机票贩卖以及卫星地图浏览。并且他们都遵照了面向对象的设计思想,同时出于长远考虑,他们都认为总有一天会有第三方的软件需要同他们的系统进行交互,因此,他们都实现了他们各自的API。

现在,假设你的老板分配给你一个任务:为这三个系统设计一个统一的前端,你会怎么做呢?

我想你首先需要学习这三种完全不同的API,然后为每一个API设计一个UI控件,当用户操作UI控件时,对应的API就会被调用,你可能会通过你学到的一些设计模式知识来简化你的工作量,并使你的代码看起来尽可能酷一些。

无穷尽的API

当然这只是假设,但即使真的如此,在Web时代,你也不需要去学习那些无穷尽的糟糕API,你所要做的就是在你的电脑上安装一个浏览器,不是吗?浏览器对 于你将要访问的网站一无所知,但它却能够准确的返回你想要的,你可以通过它购买音乐,预定机票,甚至从任意远的距离来欣赏你家的屋顶。

这很神奇,不是吗?但是让我们设想一下,如果每个网站都有它们自己的API会是什么样子?如果你想在Amazon买本书,浏览器必须知道如何调用 Amazong.buy(),如果你想查看航班信息,那么浏览器需要知道如何调用UnitedAirlines.CheckFlights(),事实上,这样通吃所有API的程序永远也不可能被开发出来。

所以这就决定了Web不可能是RPC式的,它只能是REST式的。

以资源为中心的设计

那么REST究竟是什么呢?按照维基百科的解释,REST是指Representational State Transfer。这是什么意思呢,简单的说,就是现在每个名词都不再拥有它们各自独一无二的动词了,在REST的世界里,所有名词拥有的动词都是一样的,并且数量也很有限。换句话说,也就是所有的资源都提供了一组相同的API,这些API的实质就是允许随便什么客户端:

  • 获取资源的某种表示
  • 创建一个新资源
  • 更新已存在的资源
  • 销毁一个资源

等一下!那么究竟上面那个API可以让我“购买一本书”呢?搜索“下周二从纽约飞往洛杉矶的航班”又是哪个API完成的呢?

我们将在下一讲回答这个问题,但是如果你已经改变思维,不再认为”买书“就是一个网页,而是开始思考这其实是某个资源的创建,那么我想你其实应该已经知道答案了。

REST on Rails 指南3 : RESTful design

通过上一讲,我们明白了为什么Web需要按照REST的方式来设计,而不是传统的面向对象编程的RPC方式,这一讲我们将通过一个实例来演示如何进行REST方式的Web设计,也就是让我们的设计变的RESTful。

航空公司的需求

我们假设你为一家航空公司工作,你的任务是为他们设计一个航班管理系统,它的功能包括:

  • 允许公司员工通过Web前端来输入航班信息。航班信息包括航班的起飞和降落城市,以及起飞时间等。
  • 允许客户通过手机查询他的航班信息。
  • 允许第三方通过我们提供的API来获取我们的航班信息。

很没有难度,不是吗?如果你是个急性子,你甚至可能都顾不上将你无懈可击的设计转换成UML,就已经在你IDE的编辑框里输入了如下字符:

class FlightSchedule
def CancelFlight
......

但是慢着,在REST的世界里,我们不再需要操心这些,我们需要做的只有一件事情:

定义你的资源!

是的,就这一件,因为REST已经为我们定义好了用于操作这些资源的方法。

在这个例子里,我们首先会想到这几个资源:airports,airplanes,flights。当然可能还会有其它,但就让我们先从这几个开始吧!

我们首先要做的就是为这些资源分配URL,原则只有一个:尽可能的简单明了。

  • /airports,通过这个URL可以访问所有的机场资源
  • /airplanes,通过这个URL可以访问所有的飞机资源
  • /flights,通过这个URL可以访问所有航班资源

还有:

  • /airports/pudong,通过这个URL可以获取浦东机场的相关信息
  • /airplanes/ZJ3543,通过这个URL可以获取编号为ZJ3543的飞机信息
  • /flights/451,通过这个URL咋可以了解到航班451的起飞,降落城市已经起飞时间等信息。

方法已经准备好了

一旦你定义好了你的资源,整个设计也就完成了,因为,REST已经为你准备好了以下四个方法(并且不再需要其它的了):

  • GET,获取资源
  • POST,创建一个新资源
  • PUT,更新已存在的资源
  • DELETE,删除资源

通过HTTP调用这些方法

同样的,我们也不需要关心客户端如何来调用我们的方法,浏览器会帮我们搞定一切。

如果你仅仅只是在地址栏敲了个地址,然后按了下回车,浏览器会生成一条HTTP消息,并通过它来调用你输入的URL所代表的资源的GET方法。

如果你填写了一个表单,并点击了提交按钮,那么浏览器会将你填在表单中的信息组装成一条HTTP POST消息,并通过它来调用你想访问资源的POST方法。

但不幸的是,由于HTML的限制,目前你无法通过浏览器来调用资源的PUT和DELETE方法,不过这不重要,GET和POST对我们已经足够了。

好了,我们的基于REST的设计就这么完成了,下一讲,我们将演示如何使用Rest on Rails来快速优美的实现我们的设计。

REST on Rails 指南4 : 路由

通过上一讲我们了解到,RESTful设计的关键就是定义系统中的资源,这一讲我们将学习在Rails中,如何将请求路由到我们的资源,以及我们应该如何来处理它。

不过,有一点需要先说明:REST并不是Rails的一部分,在Rails出现之前,REST的概念已经存在很多年了,并且REST的应用也并不局限于Web,事实上,它也可以应用到其它各种应用软件的开发中。

资源就是控制器

在我们正式开始之前,我们需要首先明确,在Rails中,资源和model并不总是一对一的关系,有时资源仅仅只是你应用逻辑中的一个实体的抽象,并不需要映射到你的数据库。但资源跟控制器总是一对一的,也就是每个资源都必须有一个与它相对应的控制器,并且你需要重新理解控制器,现在控制器只是REST接口的具体实现,它的全部作用就是根据客户的请求返回资源的某种表示(HTML,XML等)。

所以,就像第2章讲的,我们不在需要去设计那无穷尽的API了,现在我们的控制器只需要定义7个方法:

  • show,处理针对单个资源的GET请求
  • create,处理POST请求,并将创建一个新资源
  • update,处理PUT请求,并更新指定的资源
  • destroy,处理DELETE请求,销毁一个资源
  • index,处理针对多个资源的GET请求
  • new,GET请求,返回一个用于创建资源的表单,
  • edit,GET请求,返回一个用于更新资源的表单

Rails 会帮助我们将用户的请求路由到某个合适的方法,当然,你并不需要实现这全部的7个方法,如果你的系统不允许用户创建和修改资源,那么你只需要实现 index和show方法就可以了。

不过更有可能的一种情况是你觉得这7个方法根本不够,你当然可以选择向控制器添加新的方法,但这其实是因为你的设计遗漏了一些资源,因为我建议,在你向控制器添加新方法之前,最好先重新考虑下你的设计。

方法已经定义好了,下一步的任务就是将用户的请求路由到指定的方法,在router.rb中,你可能会看到这样的路由:

map.connect '/airports/:action/:id', :controller = 'airports'

这条语句将映射/airports/open/45到airports控制器的open方法,你可以通过params[:id]获取URL中的参数 45。但是REST路由有些特殊,它需要同时考虑URL和请求的类型,因此同样是发往/airports/1的请求,如果是GET请求,它需要被路由到 airports的show方法,而DELETE请求则需要被路由到DELETE方法。

不过幸运的是,从Rails1.2开始,我们不再需要通过map.connect来手动的配置REST路由,map.resources会帮我们搞定一切:

map.resources 'airports'

这句话将创建如下的路由规则:

  • 针对/airports/ 的POST请求将被路由到create方法
  • 针对/airports/1 的GET请求将被路由到show方法
  • 针对/airports/1的PUT请求被路由到update方法
  • 针对/airports/1 的DELETE请求被路由到destroy方法
  • 针对/airports/ 的GET请求被路由到index方法
  • 针对/airports/new 的GET请求被路由到new方法
  • 针对/airports/1;edit 的GET请求被路由到edit方法

注意:最后一条逗号分隔的URL看起来很丑陋,但它们在Rails1.2.3中是合法的,不过不用苦恼,它们将在Rails2.0中被去除

现在我们已经完成了URL的路由,下面我们需要做的就是实现这些方法:
不过先别着急着码代码,从Rails1.2开始,我们有了一个新的生成器(generator):scaffold_resource,使用它我们可以很轻松的生成一个符合REST规范的Rails框架,它包含:

  • 资源所对应的model
  • 资源的migration文件
  • 资源所对应的控制器,控制器已经包含了REST所需的7个方法的实现
  • 这7个方法所对应的RHTML文件
  • 一条映射用户请求的路由

让我们仍然从第三讲的例子开始,首先创建一个新程序,然后为它添加一个airport资源:

D:\study>rails REST
D:\study>cd REST
D:\study\REST>ruby script/generate scaffold_resource airport name:string designator:string

修改database.yml文件,设置好你的数据库链接,然后执行:

D:\study\REST>rake db:migrate
D:\study\REST>ruby script/server

现在定位你的浏览器到http://localhost:3000/airports/new,你应该已经可以创建一个新机场了,是不是很神奇?现在,让我们来看看airports_controller.rb,所有的东西都在那了。

你应该会在控制器代码中看到一些奇怪的respond_to块,这正是我们整个REST实现的关键所在,我们将在下一讲详细探讨respond_to的细节。

REST on Rails 指南5 : respond_to

通过上一讲,我们已经对REST on Rails的基本框架有所了解,但是它是如何实现根据客户端的请求类型来返回不同类型的资源表示的呢?这就是我们这一讲所要讲的,秘密就在于respond_to。

首先让我们来看看我们在上一讲中生成的airports控制器的代码:

class AirportsController < ApplicationController
  
def index
    @airports = Airport.find :all
    respond_to do |format|
      format.html
# do nothing, allow Rails to render index.rhtml
      format.js # do nothing, allow Rails to render index.rjs
      format.xml { render :xml => @airports.to_xml }
    end
  end
end

我们以index方法为例,其它方法的实现大同小异。第一行代码很容易理解,获取所有的机场信息,但是接下来的代码就比较费解了,而这也正是REST on Rails的关键所在,那个respond_to是做什么的呢?

我们知道,在HTTP协议中,客户端会在他们的HTTP首部包含一些元信息(meta-information),这些元信息按照“字段:值”的方式来组织,HTTP协议预定义了很多标准字段,其中的一个字段就是“Accept-type“,它代表发送请求的客户端能够支持或者说理解的资源表示类型,如果没有为这个键指定值,服务端会认为客户端能够理解标准的HTML文档,当然,客户端可以为这个字段指定任意的符合MIME规范的类型值,假设客户端设置这个字段为”Accept-Type: text/xml“,则服务端必须返回资源的XML表示。

所以respond_to事实上就是根据HTTP首部的Accept-Type字段来决定向客户端返回那种类型的资源表示,如果不使用respond_to,我们的实现可能会是这个样子:


class AirportsController < ApplicationController

  # Pretend that Rails will call our index action,
  # and will pass in the value of the Accept-Type header
  def index(client_format)
    @airports = Airport.find :all

    if client_format == “text/html”
      # TO DO: render the default template

    elsif client_format == “application/javascript”
      # TO DO: return some javascript

    elsif client_format == “application/xml” || client_format == “text/xml”
      # TO DO: return some XML back the client

    # … more elsif statements here for each MIME type you want to support
    end
  end
end

这很丑陋,不是吗?但它却相当直观,我想respond_to的作者可能最初也是这么写的,或者这段代码至少在他的脑海中闪现过,但立刻就被他否定了,因为它实在是太蹩脚了,所以他对这段代码进行了重整,于是有了respond_to。

respond_to do |format|
  format.html
# do nothing, allow Rails to render index.rhtml
  format.js # do nothing, allow Rails to render index.rjs
  format.xml { render :xml => @airports.to_xml }
end

但是Block内的代码看起来仍然比较古怪,事实上,如果我们理解了respond_to的设计思想,那么这段代码看起来就非常理所当然了。

respond_to基于这样的思想设计的,你不需要知道客户端的请求到底是那种类型,你只需要告诉Rails你准备支持那些类型的请求,Rails会自动帮你处理剩下的事情。

所以,这里我们告诉Rails,对于HTML和JS类型的请求,采用默认的实现,而对XML则使用我们在Block内提供的实现。

指南到这里就结束了,篇幅有限,我们只能对REST的基本概念和它在Rails中的简单实现做一个基本的介绍,REST on Rails的世界还有更多的东西等着你去探索。

我建议你尝试动手创建一个Rails应用,然后试试scaffold_resource生成器,阅读并试着理解生成的代码,然后尝试修改view和controller,事实上,比你想象的要简单的多,不是吗?

祝你好运同时期待你的反馈!

 

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The downside of joining the superpower club

原文刊发于5月14日的《金融时报》,文章转贴如下,中文翻译取自google,不很完全,但大意基本准确译出。推荐一读。

The downside of joining the superpower club

By Victor Mallet

Published: May 14 2008 17:27 | Last updated: May 14 2008 17:27

Being a superpower is not all pomp and pleasure. There is more to it than attending summits, deploying aircraft carriers and overthrowing irritating regimes in the Caribbean with which you disagree. You also have to be able to handle criticism, even when you are grappling with a natural disaster such as Hurricane Katrina or the deadly earthquake that struck China’s Sichuan province on Monday.

That China has yet to grasp the downside of its imminent superpower status is evident from a plaintive e-mail doing the rounds of internet forums. The anonymous author of the text, published and republished in various forms by Chinese patriots in response to protests over the Beijing Olympics and the Chinese crackdown in Tibet, bitterly condemns western hypocrisy about the rise of China.

“When we closed our doors, you sent gunboats and opium to open markets. When we embrace free trade, you blame us for taking away your jobs,” the message says. “When we reached a billion people, you said we’re overcrowding the planet. When we have one-child policy, you say it is human rights abuses …

“When we build our industries, you call us polluters. When we sell you inexpensive goods, you blame us for your deficits. When we search for oil, like you did, you call that exploitation and genocide.” The message concludes peevishly, in large print: “What do you really want from us?”

It is a good question. The thrust of the complaint is that China is damned if it does something and damned if it does not. It is worth reading in full because the depth of Chinese anger over western double standards is not always appreciated in Washington or Brussels.

Americans, however, must find it hard to suppress a wry smile. They have been mocked for decades as the citizens of a swaggering, insensitive, militaristic and ecologically destructive superpower – a superpower, furthermore, that proved pathetically incapable of dealing with the aftermath of Hurricane Katrina on home soil in 2005.

Now Americans can stand aside and watch as China feels some of the geopolitical heat that has been directed exclusively at the US since the demise of the Soviet Union.

Evidence of this trend is accumulating. In an FT/Harris monthly opinion poll in Europe’s five biggest nations, conducted in March and April, Europeans for the first time ranked China as the biggest threat to global stability, ahead of the US, North Korea and Iran.

Whatever its military weaknesses, China has already made it as a superpower in the popular imagination. In a recent episode of The Simpsons, the US comedy series, schoolboy Bart Simpson is lured into “pre-enlisting” for the dangerous job of soldier in the US army, to the horror of his mother, Marge. Homer, his clueless father, is unmoved. “Yeah, big deal. By the time Bart is 18, we’re gonna control the world.” He pauses. “We’re China, right?”

The question now is not whether China will become a superpower, but what kind it will be. In the 1960s China, like the Soviet Union, was happy to export its own brand of communism. But Beijing today has no desire to spread Maoism or fight capitalism at home, let alone abroad.

In fact, modern China has a surprising number of qualities in common with the US. They include optimism and confidence, but also arrogance and a degree of ignorance about the outside world. Nationalists in the two countries even share, for the time being, a rather childish hatred of the French – the Americans because of French scepticism over the latest Iraq war and the Chinese because of French support for persecuted Tibetans.

Like all superpowers, China is associated with the crimes of its various protégés. The Soviet Union was lumbered with Fidel Castro, Mengistu Haile Mariam and the tyrants of its satellite states in eastern Europe. The US had Augusto Pinochet, Mobutu Sese Seko, the Shah of Iran and Saddam Hussein. China is forever tainted with Pol Pot, Enver Hoxha and Kim Il-sung. Now it is linked to the Burmese junta, Sudan’s Islamist regime and Robert Mugabe.

Yet even a mediocre country can acquire dubious allies. The true mark of a great nation is that the rest of the world cares what happens inside your borders. By this measure China is already a superpower.

People care first because they are directly affected: by air pollution from China, by radioactivity from Chernobyl, by Hollywood films, Russian literature and Chinese art, and indeed by wars launched from the White House, which explains the view that foreigners have a stake in US elections. People also care because superpowers tend to be respected for their strength and admired for ideals that inspire the citizens of other nations. That is why the world was shocked by the chaos in New Orleans after Katrina, and one reason attention is focused now on Sichuan.

As it happens, the early evidence suggests that the Chinese armed forces have been swift and effective in their rescue efforts, unlike their Burmese counterparts after the devastation of cyclone Nargis. But they will remain under intense scrutiny, just as the Chinese leadership will be closely watched in the approach to the Beijing Olympics.

It is no fun being a superpower, for with power come great responsibilities and the suspicion of foreigners. There is only one sensible answer to the plaintive e-mail about the injustices meted out to China: welcome to superpower status – now you know how it feels to be American.

victor.mallet@ft.com

 
     身为超级大国并不总是风光和愉快的。除参加峰会、部署航母外,超级大国还有其他事情。它必须能应对批评,即便当它在抗击像“卡特里娜”飓风或周一侵袭中国四川省的毁灭性地震这样的自然灾害时。

  中国未能理解近在眼前的超级大国地位的不利方面,这从网上流传的一份忧伤 的电子邮件就可看出。这段文字严厉指责了西方对中国崛起的伪善。

     这篇短文这样写道:“当我们关上大门,你们派来炮舰、运来鸦片;我们拥抱自由贸易,你们责怪我们抢走饭碗;我们有10亿人时,你们说我们将使这个星球毁于一旦;我们限制人口,你们说这是对人权的侵犯……”短文最后一句以大字表达恼怒之情:“你们到底要我们怎么办?”

  这个问题问得好。这种抱怨想说的是中国做与不做都要挨骂。中国人对西方双重标准愤怒之深并不总能获得华盛顿或布鲁塞尔的理解。

  但在这种情形下,美国人很难不窃笑。几十年来他们一直被嘲笑为狂妄自大、麻木不仁、黩武和破坏生态的超级大国子民。而现在,美国人可以站在一边,静观中国感受苏联消亡以来一直针对美国的地缘政治热度。

  这种趋势正日积月累。近期对欧洲最大5国的民调显示,欧洲人首次把中国列为全球稳定的头号威胁。

  尽管中国军力存在弱势,但在舆论看来它已经是一个超级大国了。现在的问题不是中国是否会成为超级大国,而是它会成为怎样的超级大国。

  事实上,当今中国与美国的相似之处惊人的多:既包括乐观和自信,还有傲慢和对外界一定程度的无知。两国的民族主义者一度还都对法国抱有幼稚的仇恨———美国人是因为法国对伊拉克战争的质疑,而中国人是由于法国对“藏独”分子的支持。

  但是,超级大国的真正标志是世界其他国家关注这个国家内部发生的。从这一点来衡量,中国已经是一个超级大国了。

  人们之所以关注,是因为中国的污染、切尔诺贝利核辐射、好莱坞电影、俄罗斯文学,乃至从白宫发动的战争,都会影响到他们。人们之所以关注,还因为超级大国往往因实力和能启发别国人民而受到尊重与钦佩。正由于此,世界才会震惊于“卡特里娜”飓风过后新奥尔良的混乱,世界的目光如今才会聚焦于四川。

  当地震发生时,证据表明中国迅速有效地展开了救援行动。但他们仍将遭到仔细的监视,就像中国在北京奥运会到来之际将一直受到的一样。

  身为超级大国绝非好玩之事,因为伴随着超级大国地位的是巨大责任和外国人的猜疑。对于那封诉说不公正对待中国的忧伤电子邮件只有一个明智的回答:欢迎成为超级大国———你现在能理解美国人的感受了。(作者是《金融时报》亚洲版主编维克托·马莱,汪析译)

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Mapreduce model

 
刚刚跟老板在讨论RoR的Map跟Reduce(Rails 2.0以前的Inject)方法,然后不知不觉说到Google的Mapredure模式,重新读了下google lab的论文,才发现这篇两年前看了觉得很概念化的东西原来是相当相当相当赞的。顺便感叹一下自己的渺小,这么多年了,仍然没有把OO的一些精髓思想吃透。不过这样倒是也不错,常常都能对知识跟大师们保持一种敬畏,也就顺带着不断产生点鞭策自己努力进步的动力吧。
 
论文《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》的原始链接如下:
 
更多补充可以参考wiki的总结:http://en.wikipedia.org/wiki/MapReduce
 
为方便懒人,以下一并粘贴出中文翻译版,原帖地址:http://blog.csdn.net/active1001/archive/2007/07/02/1675920.aspx
 
MapReduce:超大机群上的简单数据处理
 
                                          摘要
MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作.
以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.这个运行时系统关心这些细节:分割输入数据,在机群上的调度,机器的错误处理,管理机器之间必要的通信.这样就可以让那些没有并行分布式处理系统经验的程序员利用大量分布式系统的资源.
我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的机群上,一个典型的MapReduce计算处理几千台机器上的以TB计算的数据.程序员发现这个系统非常好用:已经实现了数以百计的MapReduce程序,每天在Google的机群上都有1000多个MapReduce程序在执行.
1.介绍
在过去的5年里,作者和Google的许多人已经实现了数以百计的为专门目的而写的计算来处理大量的原始数据,比如,爬行的文档,Web请求日志,等等.为了计算各种类型的派生数据,比如,倒排索引,Web文档的图结构的各种表示,每个主机上爬行的页面数量的概要,每天被请求数量最多的集合,等等.很多这样的计算在概念上很容易理解.然而,输入的数据量很大,并且只有计算被分布在成百上千的机器上才能在可以接受的时间内完成.怎样并行计算,分发数据,处理错误,所有这些问题综合在一起,使得原本很简介的计算,因为要大量的复杂代码来处理这些问题,而变得让人难以处理.
作为对这个复杂性的回应,我们设计一个新的抽象模型,它让我们表示我们将要执行的简单计算,而隐藏并行化,容错,数据分布,负载均衡的那些杂乱的细节,在一个库里.我们的抽象模型的灵感来自Lisp和许多其他函数语言的map和reduce的原始表示.我们认识到我们的许多计算都包含这样的操作:在我们输入数据的逻辑记录上应用map操作,来计算出一个中间key/value对集,在所有具有相同key的value上应用reduce操作,来适当的合并派生的数据.功能模型的使用,再结合用户指定的map和reduce操作,让我们可以非常容易的实现大规模并行化计算,和使用再次执行作为初级机制来实现容错.
这个工作的主要贡献是通过简单有力的接口来实现自动的并行化和大规模分布式计算,结合这个接口的实现来在大量普通的PC机上实现高性能计算.
第二部分描述基本的编程模型,并且给一些例子.第三部分描述符合我们的基于集群的计算环境的MapReduce的接口的实现.第四部分描述我们觉得编程模型中一些有用的技巧.第五部分对于各种不同的任务,测量我们实现的性能.第六部分探究在Google内部使用MapReduce作为基础来重写我们的索引系统产品.第七部分讨论相关的,和未来的工作.
2.编程模型
计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce.
用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一起,然后把它们传递给reduce函数.
用户自定义的reduce函数,接受一个中间key I和相关的一个value集.它合并这些value,形成一个比较小的value集.一般的,每次reduce调用只产生0或1个输出value.通过一个迭代器把中间value提供给用户自定义的reduce函数.这样可以使我们根据内存来控制value列表的大小.
2.1 实例
考虑这个问题:计算在一个大的文档集合中每个词出现的次数.用户将写和下面类似的伪代码:
map(String key,String value):
 //key:文档的名字
 //value:文档的内容
 for each word w in value:
    EmitIntermediate(w,"1");
 
reduce(String key,Iterator values):
//key:一个词
//values:一个计数列表
 int result=0;
 for each v in values:
   result+=ParseInt(v);
 Emit(AsString(resut));
map函数产生每个词和这个词的出现次数(在这个简单的例子里就是1).reduce函数把产生的每一个特定的词的计数加在一起.
另外,用户用输入输出文件的名字和可选的调节参数来填充一个mapreduce规范对象.用户然后调用MapReduce函数,并把规范对象传递给它.用户的代码和MapReduce库链接在一起(用C++实现).附录A包含这个实例的全部文本.
2.2类型
即使前面的伪代码写成了字符串输入和输出的term格式,但是概念上用户写的map和reduce函数有关联的类型:
 map(k1,v1) ->list(k2,v2)
 reduce(k2,list(v2)) ->list(v2)
例如,输入的key,value和输出的key,value的域不同.此外,中间key,value和输出key,values的域相同.
我们的C++实现传递字符串来和用户自定义的函数交互,并把它留给用户的代码,来在字符串和适当的类型间进行转换.
2.3更多实例
这里有一些让人感兴趣的简单程序,可以容易的用MapReduce计算来表示.
分布式的Grep(UNIX工具程序, 可做文件内的字符串查找):如果输入行匹配给定的样式,map函数就输出这一行.reduce函数就是把中间数据复制到输出.
计算URL访问频率:map函数处理web页面请求的记录,输出(URL,1).reduce函数把相同URL的value都加起来,产生一个(URL,记录总数)的对.
倒转网络链接图:map函数为每个链接输出(目标,源)对,一个URL叫做目标,包含这个URL的页面叫做源.reduce函数根据给定的相关目标URLs连接所有的源URLs形成一个列表,产生(目标,源列表)对.
每个主机的术语向量:一个术语向量用一个(词,频率)列表来概述出现在一个文档或一个文档集中的最重要的一些词.map函数为每一个输入文档产生一个(主机名,术语向量)对(主机名来自文档的URL).reduce函数接收给定主机的所有文档的术语向量.它把这些术语向量加在一起,丢弃低频的术语,然后产生一个最终的(主机名,术语向量)对.
倒排索引:map函数分析每个文档,然后产生一个(词,文档号)对的序列.reduce函数接受一个给定词的所有对,排序相应的文档IDs,并且产生一个(词,文档ID列表)对.所有的输出对集形成一个简单的倒排索引.它可以简单的增加跟踪词位置的计算.
分布式排序:map函数从每个记录提取key,并且产生一个(key,record)对.reduce函数不改变任何的对.这个计算依赖分割工具(在4.1描述)和排序属性(在4.2描述).
3实现
MapReduce接口可能有许多不同的实现.根据环境进行正确的选择.例如,一个实现对一个共享内存较小的机器是合适的,另外的适合一个大NUMA的多处理器的机器,而有的适合一个更大的网络机器的集合.
这部分描述一个在Google广泛使用的计算环境的实现:用交换机连接的普通PC机的大机群.我们的环境是:
1.Linux操作系统,双处理器,2-4GB内存的机器.
2.普通的网络硬件,每个机器的带宽或者是百兆或者千兆,但是平均小于全部带宽的一半.
3.因为一个机群包含成百上千的机器,所有机器会经常出现问题.
4.存储用直接连到每个机器上的廉价IDE硬盘.一个从内部文件系统发展起来的分布式文件系统被用来管理存储在这些磁盘上的数据.文件系统用复制的方式在不可靠的硬件上来保证可靠性和有效性.
5.用户提交工作给调度系统.每个工作包含一个任务集,每个工作被调度者映射到机群中一个可用的机器集上.
 
3.1执行预览
通过自动分割输入数据成一个有M个split的集,map调用被分布到多台机器上.输入的split能够在不同的机器上被并行处理.通过用分割函数分割中间key,来形成R个片(例如,hash(key) mod R),reduce调用被分布到多台机器上.分割数量(R)和分割函数由用户来指定.
图1显示了我们实现的MapReduce操作的全部流程.当用户的程序调用MapReduce的函数的时候,将发生下面的一系列动作(下面的数字和图1中的数字标签相对应):
    1.在用户程序里的MapReduce库首先分割输入文件成M个片,每个片的大小一般从 16到64MB(用户可以通过可选的参数来控制).然后在机群中开始大量的拷贝程序.
      2.这些程序拷贝中的一个是master,其他的都是由master分配任务的worker.有M 个map任务和R个reduce任务将被分配.管理者分配一个map任务或reduce任务给一个空闲的worker.
3.一个被分配了map任务的worker读取相关输入split的内容.它从输入数据中分析出key/value对,然后把key/value对传递给用户自定义的map函数.由map函数产生的中间key/value对被缓存在内存中.
4.缓存在内存中的key/value对被周期性的写入到本地磁盘上,通过分割函数把它们写入R个区域.在本地磁盘上的缓存对的位置被传送给master,master负责把这些位置传送给reduce worker.
5.当一个reduce worker得到master的位置通知的时候,它使用远程过程调用来从map worker的磁盘上读取缓存的数据.当reduce worker读取了所有的中间数据后,它通过排序使具有相同key的内容聚合在一起.因为许多不同的key映射到相同的reduce任务,所以排序是必须的.如果中间数据比内存还大,那么还需要一个外部排序.
      6.reduce worker迭代排过序的中间数据,对于遇到的每一个唯一的中间key,它把key和相关的中间value集传递给用户自定义的reduce函数.reduce函数的输出被添加到这个reduce分割的最终的输出文件中.
7.当所有的map和reduce任务都完成了,管理者唤醒用户程序.在这个时候,在用户程序里的MapReduce调用返回到用户代码.
在成功完成之后,mapreduce执行的输出存放在R个输出文件中(每一个reduce任务产生一个由用户指定名字的文件).一般,用户不需要合并这R个输出文件成一个文件–他们经常把这些文件当作一个输入传递给其他的MapReduce调用,或者在可以处理多个分割文件的分布式应用中使用他们.
3.2master数据结构
master保持一些数据结构.它为每一个map和reduce任务存储它们的状态(空闲,工作中,完成),和worker机器(非空闲任务的机器)的标识.
master就像一个管道,通过它,中间文件区域的位置从map任务传递到reduce任务.因此,对于每个完成的map任务,master存储由map任务产生的R个中间文件区域的大小和位置.当map任务完成的时候,位置和大小的更新信息被接受.这些信息被逐步增加的传递给那些正在工作的reduce任务.
3.3容错
因为MapReduce库被设计用来使用成百上千的机器来帮助处理非常大规模的数据,所以这个库必须要能很好的处理机器故障.
worker故障
master周期性的ping每个worker.如果master在一个确定的时间段内没有收到worker返回的信息,那么它将把这个worker标记成失效.因为每一个由这个失效的worker完成的map任务被重新设置成它初始的空闲状态,所以它可以被安排给其他的worker.同样的,每一个在失败的worker上正在运行的map或reduce任务,也被重新设置成空闲状态,并且将被重新调度.
在一个失败机器上已经完成的map任务将被再次执行,因为它的输出存储在它的磁盘上,所以不可访问.已经完成的reduce任务将不会再次执行,因为它的输出存储在全局文件系统中.
当一个map任务首先被worker A执行之后,又被B执行了(因为A失效了),重新执行这个情况被通知给所有执行reduce任务的worker.任何还没有从A读数据的reduce任务将从worker B读取数据.
MapReduce可以处理大规模worker失败的情况.例如,在一个MapReduce操作期间,在正在运行的机群上进行网络维护引起80台机器在几分钟内不可访问了,MapReduce master只是简单的再次执行已经被不可访问的worker完成的工作,继续执行,最终完成这个MapReduce操作.
master失败
可以很容易的让管理者周期的写入上面描述的数据结构的checkpoints.如果这个master任务失效了,可以从上次最后一个checkpoint开始启动另一个master进程.然而,因为只有一个master,所以它的失败是比较麻烦的,因此我们现在的实现是,如果master失败,就中止MapReduce计算.客户可以检查这个状态,并且可以根据需要重新执行MapReduce操作.
在错误面前的处理机制
当用户提供的map和reduce操作对它的输出值是确定的函数时,我们的分布式实现产生,和全部程序没有错误的顺序执行一样,相同的输出.
我们依赖对map和reduce任务的输出进行原子提交来完成这个性质.每个工作中的任务把它的输出写到私有临时文件中.一个reduce任务产生一个这样的文件,而一个map任务产生R个这样的文件(一个reduce任务对应一个文件).当一个map任务完成的时候,worker发送一个消息给master,在这个消息中包含这R个临时文件的名字.如果master从一个已经完成的map任务再次收到一个完成的消息,它将忽略这个消息.否则,它在master的数据结构里记录这R个文件的名字.
当一个reduce任务完成的时候,这个reduce worker原子的把临时文件重命名成最终的输出文件.如果相同的reduce任务在多个机器上执行,多个重命名调用将被执行,并产生相同的输出文件.我们依赖由底层文件系统提供的原子重命名操作来保证,最终的文件系统状态仅仅包含一个reduce任务产生的数据.
我们的map和reduce操作大部分都是确定的,并且我们的处理机制等价于一个顺序的执行的这个事实,使得程序员可以很容易的理解程序的行为.当map或/和reduce操作是不确定的时候,我们提供虽然比较弱但是合理的处理机制.当在一个非确定操作的前面,一个reduce任务R1的输出等价于一个非确定顺序程序执行产生的输出.然而,一个不同的reduce任务R2的输出也许符合一个不同的非确定顺序程序执行产生的输出.
考虑map任务M和reduce任务R1,R2的情况.我们设定e(Ri)为已经提交的Ri的执行(有且仅有一个这样的执行).这个比较弱的语义出现,因为e(R1)也许已经读取了由M的执行产生的输出,而e(R2)也许已经读取了由M的不同执行产生的输出.
3.4存储位置
在我们的计算机环境里,网络带宽是一个相当缺乏的资源.我们利用把输入数据(由GFS管理)存储在机器的本地磁盘上来保存网络带宽.GFS把每个文件分成64MB的一些块,然后每个块的几个拷贝存储在不同的机器上(一般是3个拷贝).MapReduce的master考虑输入文件的位置信息,并且努力在一个包含相关输入数据的机器上安排一个map任务.如果这样做失败了,它尝试在那个任务的输入数据的附近安排一个map任务(例如,分配到一个和包含输入数据块在一个switch里的worker机器上执行).当运行巨大的MapReduce操作在一个机群中的一部分机器上的时候,大部分输入数据在本地被读取,从而不消耗网络带宽.
3.5任务粒度
象上面描述的那样,我们细分map阶段成M个片,reduce阶段成R个片.M和R应当比worker机器的数量大许多.每个worker执行许多不同的工作来提高动态负载均衡,也可以加速从一个worker失效中的恢复,这个机器上的许多已经完成的map任务可以被分配到所有其他的worker机器上.
在我们的实现里,M和R的范围是有大小限制的,因为master必须做O(M+R)次调度,并且保存O(M*R)个状态在内存中.(这个因素使用的内存是很少的,在O(M*R)个状态片里,大约每个map任务/reduce任务对使用一个字节的数据).
此外,R经常被用户限制,因为每一个reduce任务最终都是一个独立的输出文件.实际上,我们倾向于选择M,以便每一个单独的任务大概都是16到64MB的输入数据(以便上面描述的位置优化是最有效的),我们把R设置成我们希望使用的worker机器数量的小倍数.我们经常执行MapReduce计算,在M=200000,R=5000,使用2000台工作者机器的情况下.
3.6备用任务
一个落后者是延长MapReduce操作时间的原因之一:一个机器花费一个异乎寻常地的长时间来完成最后的一些map或reduce任务中的一个.有很多原因可能产生落后者.例如,一个有坏磁盘的机器经常发生可以纠正的错误,这样就使读性能从30MB/s降低到3MB/s.机群调度系统也许已经安排其他的任务在这个机器上,由于计算要使用CPU,内存,本地磁盘,网络带宽的原因,引起它执行MapReduce代码很慢.我们最近遇到的一个问题是,一个在机器初始化时的Bug引起处理器缓存的失效:在一个被影响的机器上的计算性能有上百倍的影响.
我们有一个一般的机制来减轻这个落后者的问题.当一个MapReduce操作将要完成的时候,master调度备用进程来执行那些剩下的还在执行的任务.无论是原来的还是备用的执行完成了,工作都被标记成完成.我们已经调整了这个机制,通常只会占用多几个百分点的机器资源.我们发现这可以显著的减少完成大规模MapReduce操作的时间.作为一个例子,将要在5.3描述的排序程序,在关闭掉备用任务的情况下,要比有备用任务的情况下多花44%的时间.
4技巧
尽管简单的map和reduce函数的功能对于大多数需求是足够的了,但是我们开发了一些有用的扩充.这些将在这个部分描述.
4.1分割函数
MapReduce用户指定reduce任务和reduce任务需要的输出文件的数量.在中间key上使用分割函数,使数据分割后通过这些任务.一个缺省的分割函数使用hash方法(例如,hash(key) mod R).这个导致非常平衡的分割.然后,有的时候,使用其他的key分割函数来分割数据有非常有用的.例如,有时候,输出的key是URLs,并且我们希望每个主机的所有条目保持在同一个输出文件中.为了支持像这样的情况,MapReduce库的用户可以提供专门的分割函数.例如,使用"hash(Hostname(urlkey)) mod R"作为分割函数,使所有来自同一个主机的URLs保存在同一个输出文件中.
4.2顺序保证
我们保证在一个给定的分割里面,中间key/value对以key递增的顺序处理.这个顺序保证可以使每个分割产出一个有序的输出文件,当输出文件的格式需要支持有效率的随机访问key的时候,或者对输出数据集再作排序的时候,就很容易.
 
4.3combiner函数
在某些情况下,允许中间结果key重复会占据相当的比重,并且用户定义的reduce函数
满足结合律和交换律.一个很好的例子就是在2.1部分的词统计程序.因为词频率倾向于一个zipf分布(齐夫分布),每个map任务将产生成百上千个这样的记录<the,1>.所有的这些计数将通过网络被传输到一个单独的reduce任务,然后由reduce函数加在一起产生一个数字.我们允许用户指定一个可选的combiner函数,先在本地进行合并一下,然后再通过网络发送.
在每一个执行map任务的机器上combiner函数被执行.一般的,相同的代码被用在combiner和reduce函数.在combiner和reduce函数之间唯一的区别是MapReduce库怎样控制函数的输出.reduce函数的输出被保存最终输出文件里.combiner函数的输出被写到中间文件里,然后被发送给reduce任务.
部分使用combiner可以显著的提高一些MapReduce操作的速度.附录A包含一个使用combiner函数的例子.
4.4输入输出类型
MapReduce库支持以几种不同的格式读取输入数据.例如,文本模式输入把每一行看作是一个key/value对.key是文件的偏移量,value是那一行的内容.其他普通的支持格式以key的顺序存储key/value对序列.每一个输入类型的实现知道怎样把输入分割成对每个单独的map任务来说是有意义的(例如,文本模式的范围分割确保仅仅在每行的边界进行范围分割).虽然许多用户仅仅使用很少的预定意输入类型的一个,但是用户可以通过提供一个简单的reader接口来支持一个新的输入类型.
一个reader不必要从文件里读数据.例如,我们可以很容易的定义它从数据库里读记录,或从内存中的数据结构读取.
4.5副作用
有的时候,MapReduce的用户发现在map操作或/和reduce操作时产生辅助文件作为一个附加的输出是很方便的.我们依靠应用程序写来使这个副作用成为原子的.一般的,应用程序写一个临时文件,然后一旦这个文件全部产生完,就自动的被重命名.
对于单个任务产生的多个输出文件来说,我们没有提供其上的两阶段提交的原子操作支持.因此,一个产生需要交叉文件连接的多个输出文件的任务,应该使确定性的任务.不过这个限制在实际的工作中并不是一个问题.
4.6跳过错误记录
有的时候因为用户的代码里有bug,导致在某一个记录上map或reduce函数突然crash掉.这样的bug使得MapReduce操作不能完成.虽然一般是修复这个bug,但是有时候这是不现实的;也许这个bug是在源代码不可得到的第三方库里.有的时候也可以忽略一些记录,例如,当在一个大的数据集上进行统计分析.我们提供一个可选的执行模式,在这个模式下,MapReduce库检测那些记录引起的crash,然后跳过那些记录,来继续执行程序.
每个worker程序安装一个信号处理器来获取内存段异常和总线错误.在调用一个用户自定义的map或reduce操作之前,MapReduce库把记录的序列号存储在一个全局变量里.如果用户代码产生一个信号,那个信号处理器就会发送一个包含序号的"last gasp"UDP包给MapReduce的master.当master不止一次看到同一个记录的时候,它就会指出,当相关的map或reduce任务再次执行的时候,这个记录应当被跳过.
4.7本地执行
调试在map或reduce函数中问题是很困难的,因为实际的计算发生在一个分布式的系统中,经常是有一个master动态的分配工作给几千台机器.为了简化调试和测试,我们开发了一个可替换的实现,这个实现在本地执行所有的MapReduce操作.用户可以控制执行,这样计算可以限制到特定的map任务上.用户以一个标志调用他们的程序,然后可以容易的使用他们认为好用的任何调试和测试工具(例如,gdb).
4.8状态信息
master运行一个HTTP服务器,并且可以输出一组状况页来供人们使用.状态页显示计算进度,象多少个任务已经完成,多少个还在运行,输入的字节数,中间数据字节数,输出字节数,处理百分比,等等.这个页也包含到标准错误的链接,和由每个任务产生的标准输出的链接.用户可以根据这些数据预测计算需要花费的时间,和是否需要更多的资源.当计算比预期的要慢很多的时候,这些页面也可以被用来判断是不是这样.
此外,最上面的状态页显示已经有多少个工作者失败了,和当它们失败的时候,那个map和reduce任务正在运行.当试图诊断在用户代码里的bug时,这个信息也是有用的.
4.9计数器
MapReduce库提供一个计数器工具,来计算各种事件的发生次数.例如,用户代码想要计算所有处理的词的个数,或者被索引的德文文档的数量.
为了使用这个工具,用户代码创建一个命名的计数器对象,然后在map或/和reduce函数里适当的增加计数器.例如:
Counter * uppercase;
uppercase=GetCounter("uppercase");
map(String name,String contents):
 for each word w in contents:
    if(IsCapitalized(w)):
      uppercase->Increment();
    EmitIntermediate(w,"1");
来自不同worker机器上的计数器值被周期性的传送给master(在ping回应里).master把来自成功的map和reduce任务的计数器值加起来,在MapReduce操作完成的时候,把它返回给用户代码.当前计数器的值也被显示在master状态页里,以便人们可以查看实际的计算进度.当计算计数器值的时候消除重复执行的影响,避免数据的累加.(在备用任务的使用,和由于出错的重新执行,可以产生重复执行)
有些计数器值被MapReduce库自动的维护,比如,被处理的输入key/value对的数量,和被产生的输出key/value对的数量.
用户发现计数器工具对于检查MapReduce操作的完整性很有用.例如,在一些MapReduce操作中,用户代码也许想要确保输出对的数量完全等于输入对的数量,或者处理过的德文文档的数量是在全部被处理的文档数量中属于合理的范围.
5性能
在本节,我们用在一个大型集群上运行的两个计算来衡量MapReduce的性能.一个计算用来在一个大概1TB的数据中查找特定的匹配串.另一个计算排序大概1TB的数据.
这两个程序代表了MapReduce的用户实现的真实的程序的一个大子集.一类是,把数据从一种表示转化到另一种表示.另一类是,从一个大的数据集中提取少量的关心的数据.
5.1机群配置
所有的程序在包含大概1800台机器的机群上执行.机器的配置是:2个2G的Intel Xeon超线程处理器,4GB内存,两个160GB IDE磁盘,一个千兆网卡.这些机器部署在一个由两层的,树形交换网络中,在根节点上大概有100到2000G的带宽.所有这些机器都有相同的部署(对等部署),因此任意两点之间的来回时间小于1毫秒.
 
在4GB的内存里,大概有1-1.5GB被用来运行在机群中其他的任务.这个程序是在周末的下午开始执行的,这个时候CPU,磁盘,网络基本上是空闲的.
5.2Grep
这个Grep程序扫描大概10^10个,每个100字节的记录,查找比较少的3字符的查找串(这个查找串出现在92337个记录中).输入数据被分割成大概64MB的片(M=15000),全部 的输出存放在一个文件中(R=1).
图2显示计算过程随时间变化的情况.Y轴表示输入数据被扫描的速度.随着更多的机群被分配给这个MapReduce计算,速度在逐步的提高,当有1764个worker的时候这个速度达到最高的30GB/s.当map任务完成的时候,速度开始下降,在计算开始后80秒,输入的速度降到0.这个计算持续的时间大概是150秒.这包括了前面大概一分钟的启动时间.启动时间用来把程序传播到所有的机器上,等待GFS打开1000个输入文件,得到必要的位置优化信息.
5.3排序
这个sort程序排序10^10个记录,每个记录100个字节(大概1TB的数据).这个程序是模仿TeraSort的.
这个排序程序只包含不到50行的用户代码.其中有3行map函数用来从文本行提取10字节的排序key,并且产生一个由这个key和原始文本行组成的中间key/value对.我们使用一个内置的Identity函数作为reduce操作.这个函数直接把中间key/value对作为输出的key/value对.最终的排序输出写到一个2路复制的GFS文件中(也就是,程序的输出会写2TB的数据).
象以前一样,输入数据被分割成64MB的片(M=15000).我们把排序后的输出写到4000个文件中(R=4000).分区函数使用key的原始字节来把数据分区到R个小片中.
我们以这个基准的分割函数,知道key的分布情况.在一般的排序程序中,我们会增加一个预处理的MapReduce操作,这个操作用于采样key的情况,并且用这个采样的key的分布情况来计算对最终排序处理的分割点。
图3(a)显示这个排序程序的正常执行情况.左上图显示输入数据的读取速度.这个速度最高到达13GB/s,并且在不到200秒所有map任务完成之后迅速滑落到0.注意到这个输入速度小于Grep.这是因为这个排序map任务花费大概一半的时间和带宽,来把中间数据写到本地硬盘中.而Grep相关的中间数据可以忽略不计.
左中图显示数据通过网络从map任务传输给reduce任务的速度.当第一个map任务完成后,这个排序过程就开始了.图示上的第一个高峰是启动了第一批大概1700个reduce任务(整个MapReduce任务被分配到1700台机器上,每个机器一次只执行一个reduce任务).大概开始计算后的300秒,第一批reduce任务中的一些完成了,我们开始执行剩下的reduce任务.全部的排序过程持续了大概600秒的时间.
左下图显示排序后的数据被reduce任务写入最终文件的速度.因为机器忙于排序中间数据,所以在第一个排序阶段的结束和写阶段的开始有一个延迟.写的速度大概是2-4GB/s.大概开始计算后的850秒写过程结束.包括前面的启动过程,全部的计算任务持续的891秒.这个和TeraSort benchmark的最高纪录1057秒差不多.
需要注意的事情是:因此位置优化的原因,很多数据都是从本地磁盘读取的而没有通过我们有限带宽的网络,所以输入速度比排序速度和输出速度都要快.排序速度比输出速度快的原因是输出阶段写两个排序后数据的拷贝(我们写两个副本的原因是为了可靠性和可用性).我们写两份的原因是因为底层文件系统的可靠性和可用性的要求.如果底层文件系统用类似容错编码(erasure coding)的方式,而不采用复制写的方式,在写盘阶段可以降低网络带宽的要求。
5.4备用任务的影响
在图3(b)中,显示我们不用备用任务的排序程序的执行情况.除了它有一个很长的几乎没有写动作发生的尾巴外,执行流程和图3(a)相似.在960秒后,只有5个reduce任务没有完成.然而,就是这最后几个落后者知道300秒后才完成.全部的计算任务执行了1283秒,多花了44%的时间.
5.5机器失效
在图3(c)中,显示我们有意的在排序程序计算过程中停止1746台worker中的200台机器上的程序的情况.底层机群调度者在这些机器上马上重新开始新的worker程序(因为仅仅程序被停止,而机器仍然在正常运行).
因为已经完成的map工作丢失了(由于相关的map worker被杀掉了),需要重新再作,所以worker死掉会导致一个负数的输入速率.相关map任务的重新执行很快就重新执行了.整个计算过程在933秒内完成,包括了前边的启动时间(只比正常执行时间多了5%的时间).
6经验
我们在2003年的2月写了MapReduce库的第一个版本,并且在2003年的8月做了显著的增强,包括位置优化,worker机器间任务执行的动态负载均衡,等等.从那个时候起,我们惊奇的发现MapReduce函数库广泛用于我们日常处理的问题.它现在在Google内部各个领域内广泛应用,包括:
    大规模机器学习问题
Google News和Froogle产品的机器问题.
提取数据产生一个流行查询的报告(例如,Google Zeitgeist).
为新的试验和产品提取网页的属性(例如,从一个web页的大集合中提取位置信息   用在位置查询).
   大规模的图计算.
图4显示了我们主要的源代码管理系统中,随着时间推移,MapReduce程序的显著增加,从2003年早先时候的0个增长到2004年9月份的差不多900个不同的程序.MapReduce之所以这样的成功,是因为他能够在不到半小时时间内写出一个简单的能够应用于上千台机器的大规模并发程序,并且极大的提高了开发和原形设计的周期效率.并且,他可以让一个完全没有分布式和/或并行系统经验的程序员,能够很容易的利用大量的资源.
在每一个任务结束的时候,MapReduce函数库记录使用的计算资源的统计信息.在图1里,我们列出了2004年8月份在Google运行的一些MapReduce的工作的统计信息.
6.1大规模索引
到目前为止,最成功的MapReduce的应用就是重写了Google web 搜索服务所使用到的index系统.索引系统处理爬虫系统抓回来的超大量的文档集,这些文档集保存在GFS文件里.这些文档的原始内容的大小,超过了20TB.索引程序是通过一系列的,大概5到10次MapReduce操作来建立索引.通过利用MapReduce(替换掉上一个版本的特别设计的分布处理的索引程序版本)有这样一些好处:
   索引的代码简单,量少,容易理解,因为容错,分布式,并行处理都隐藏在MapReduce库中了.例如,当使用MapReduce函数库的时候,计算的代码行数从原来的3800行C++代码一下减少到大概700行代码.
   MapReduce的函数库的性能已经非常好,所以我们可以把概念上不相关的计算步骤分开处理,而不是混在一起以期减少在数据上的处理.这使得改变索引过程很容易.例如,我们对老索引系统的一个小更改可能要好几个月的时间,但是在新系统内,只需要花几天时间就可以了.
   索引系统的操作更容易了,这是因为机器的失效,速度慢的机器,以及网络失效都已经由MapReduce自己解决了,而不需要操作人员的交互.另外,我们可以简单的通过对索引系统增加机器的方式提高处理性能.
7相关工作
很多系统都提供了严格的设计模式,并且通过对编程的严格限制来实现自动的并行计算.例如,一个结合函数可以通过N个元素的数组的前缀在N个处理器上使用并行前缀计算在log N的时间内计算完.MapReduce是基于我们的大型现实计算的经验,对这些模型的一个简化和精炼.并且,我们还提供了基于上千台处理器的容错实现.而大部分并发处理系统都只在小规模的尺度上实现,并且机器的容错还是程序员来控制的.
Bulk Synchronous Programming以及一些MPI primitives提供了更高级别的抽象,可以更容易写出并行处理的程序.这些系统和MapReduce系统的不同之处在,MapReduce利用严格的编程模式自动实现用户程序的并发处理,并且提供了透明的容错处理.
我们本地的优化策略是受active disks等技术的启发,在active disks中,计算任务是尽量推送到靠近本地磁盘的处理单元上,这样就减少了通过I/O子系统或网络的数据量.我们在少量磁盘直接连接到普通处理机运行,来代替直接连接到磁盘控制器的处理机上,但是一般的步骤是相似的.
我们的备用任务的机制和在Charlotte系统上的积极调度机制相似.这个简单的积极调度的一个缺陷是,如果一个任务引起了一个重复性的失败,那个整个计算将无法完成.我们通过在故障情况下跳过故障记录的机制,在某种程度上解决了这个问题.
MapReduce实现依赖一个内置的机群管理系统来在一个大规模共享机器组上分布和运行用户任务.虽然这个不是本论文的重点,但是集群管理系统在理念上和Condor等其他系统是一样的.
在MapReduce库中的排序工具在操作上和NOW-Sort相似.源机器(map worker)分割将要被排序的数据,然后把它发送到R个reduce worker中的一个上.每个reduce worker来本地排序它的数据(如果可能,就在内存中).当然,NOW-Sort没有用户自定义的map和reduce函数,使得我们的库可以广泛的应用.
River提供一个编程模型,在这个模型下,处理进程可以靠在分布式的队列上发送数据进行彼此通讯.和MapReduce一样,River系统尝试提供对不同应用有近似平均的性能,即使在不对等的硬件环境下或者在系统颠簸的情况下也能提供近似平均的性.River是通过精心调度硬盘和网络的通讯,来平衡任务的完成时间.MapReduce不和它不同.利用严格编程模型,MapReduce构架来把问题分割成大量的任务.这些任务被自动的在可用的worker上调度,以便速度快的worker可以处理更多的任务.这个严格编程模型也让我们可以在工作快要结束的时候安排冗余的执行,来在非一致处理的情况减少完成时间(比如,在有慢机或者阻塞的worker的时候).
BAD-FS是一个很MapReduce完全不同的编程模型,它的目标是在一个广阔的网络上执行工作.然而,它们有两个基本原理是相同的.(1)这两个系统使用冗余的执行来从由失效引起的数据丢失中恢复.(2)这两个系统使用本地化调度策略,来减少通过拥挤的网络连接发送的数据数量.
TACC是一个被设计用来简化高有效性网络服务结构的系统.和MapReduce一样,它通过再次执行来实现容错.
8结束语
MapReduce编程模型已经在Google成功的用在不同的目的.我们把这个成功归于以下几个原因:第一,这个模型使用简单,甚至对没有并行和分布式经验的程序员也是如此,因为它隐藏了并行化,容错,位置优化和负载均衡的细节.第二,大量不同的问题可以用MapReduce计算来表达.例如,MapReduce被用来,为Google的产品web搜索服务,排序,数据挖掘,机器学习,和其他许多系统,产生数据.第三,我们已经在一个好几千台计算机的大型集群上开发实现了这个MapReduce.这个实现使得对于这些机器资源的利用非常简单,因此也适用于解决Google遇到的其他很多需要大量计算的问题.
从这个工作中我们也学习到了一些东西.首先,严格的编程模型使得并行化和分布式计算简单,并且也易于构造这样的容错计算环境.第二,网络带宽是系统的瓶颈.因此在我们的系统中大量的优化目标是减少通过网络发送的数据量,本地优化使用我们从本地磁盘读取数据,并且把中间数据写到本地磁盘,以保留网络带宽.第三,冗余的执行可以用来减少速度慢的机器的影响,和控制机器失效和数据丢失.
感谢
Josh Levenberg校定和扩展了用户级别的MapReduce API,并且结合他的适用经验和其他人的改进建议,增加了很多新的功能.MapReduce从GFS中读取和写入数据.我们要感谢Mohit Aron,Howard Gobioff,Markus Gutschke,David Krame,Shun-Tak Leung,和Josh Redstone,他们在开发GFS中的工作.我们还感谢Percy Liang Olcan Sercinoglu 在开发用于MapReduce的集群管理系统得工作.Mike Burrows,Wilson Hsieh,Josh Levenberg,Sharon Perl,RobPike,Debby Wallach为本论文提出了宝贵的意见.OSDI的无名审阅者,以及我们的审核者Eric Brewer,在论文应当如何改进方面给出了有益的意见.最后,我们感谢Google的工程部的所有MapReduce的用户,感谢他们提供了有用的反馈,建议,以及错误报告等等.
A单词频率统计
本节包含了一个完整的程序,用于统计在一组命令行指定的输入文件中,每一个不同的单词出现频率.
#include "mapreduce/mapreduce.h"
//用户map函数
class WordCounter : public Mapper {
 public:
    virtual void Map(const MapInput& input) {
      const string& text = input.value();
      const int n = text.size();
      for (int i = 0; i < n; ) {
        //跳过前导空格
        while ((i < n) && isspace(text[i]))
             i++;
         // 查找单词的结束位置
         int start = i;
         while ((i < n) && !isspace(text[i]))
              i++;
         if (start < i)
            Emit(text.substr(start,i-start),"1");
        }
 
     }
 
};
 
REGISTER_MAPPER(WordCounter);
//用户的reduce函数
class Adder : public Reducer {
    virtual void Reduce(ReduceInput* input) {
             //迭代具有相同key的所有条目,并且累加它们的value
              int64 value = 0;
              while (!input->done()) {
                     value += StringToInt(input->value());
                     input->NextValue();
              }
               //提交这个输入key的综合
              Emit(IntToString(value));
       }
 
};
REGISTER_REDUCER(Adder);
int main(int argc, char** argv) {
       ParseCommandLineFlags(argc, argv);
       MapReduceSpecification spec;
       // 把输入文件列表存入"spec"
       for (int i = 1; i < argc; i++) {
              MapReduceInput* input = spec.add_input();
              input->set_format("text");
              input->set_filepattern(argv[i]);
              input->set_mapper_class("WordCounter");
       }
        //指定输出文件:
       // /gfs/test/freq-00000-of-00100
       // /gfs/test/freq-00001-of-00100
      // …
       MapReduceOutput* out = spec.output();
       out->set_filebase("/gfs/test/freq");
       out->set_num_tasks(100);
       out->set_format("text");
       out->set_reducer_class("Adder");
       // 可选操作:在map任务中做部分累加工作,以便节省带宽
       out->set_combiner_class("Adder");
       // 调整参数: 使用2000台机器,每个任务100MB内存
       spec.set_machines(2000);
       spec.set_map_megabytes(100);
       spec.set_reduce_megabytes(100);
       // 运行它
       MapReduceResult result;
       if (!MapReduce(spec, &result)) abort();
       // 完成: ‘result’结构包含计数,花费时间,和使用机器的信息
       return 0;
}
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