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分布式MapReduce系统设计与实现
摘要
本文介绍了一个基于Go语言实现的分布式MapReduce系统，该系统借鉴Google MapReduce论文的核心思想，通过Master-Worker架构实现了大规模数据的并行处理。系统支持容错机制、任务调度、健康检查等关键特性，能够在节点故障情况下保证作业的正确完成。实验结果表明，该实现在处理大文件集合时表现出良好的可扩展性和容错性。
1. 引言
1.1 背景与动机
随着互联网数据量的爆炸式增长，传统的单机数据处理方式已无法满足大规模数据分析的需求。Google在2004年提出的MapReduce编程模型为分布式数据处理提供了简洁而强大的解决方案。MapReduce将复杂的分布式计算抽象为Map和Reduce两个操作，使程序员能够专注于业务逻辑而无需关心底层的分布式细节。
1.2 设计目标
本系统的设计目标如下：
- 简单性：提供简洁的编程接口，隐藏分布式系统的复杂性
- 容错性：能够自动处理节点故障，保证作业的最终完成
- 可扩展性：支持动态添加/移除计算节点
- 高性能：通过并行处理和负载均衡提升系统吞吐量
2. 系统架构
2.1 整体架构概览
系统采用经典的Master-Worker架构，如图所示：
┌─────────────────┐
│ Master │ ← 单点协调者
│ - 任务调度 │
│ - 状态管理 │
│ - 故障检测 │
└─────────┬───────┘
│
┌─────┴─────┐
│ RPC │
└─────┬─────┘
│
┌─────────┼─────────┐
│ Worker Pool │
├─────────┼─────────┤
│ Worker1 │ Worker2 │ ... ← 分布式计算节点
│- Map任务│- Reduce │
│- 本地存储│- 容错处理 │
└─────────┴─────────┘
2.2 核心组件
2.2.1 Master节点
Master是系统的大脑，负责：
- 任务管理：创建、分配和监控Map/Reduce任务
- Worker注册：维护活跃Worker列表
- 故障检测：定期检查Worker健康状态
- 阶段控制：协调Map到Reduce阶段的转换
2.2.2 Worker节点
Worker是系统的执行单元，功能包括：
- 任务执行：运行用户定义的Map/Reduce函数
- 数据管理：处理输入数据和中间结果
- 状态汇报：向Master报告任务完成情况
- 容错恢复：支持任务重启和状态恢复
2.3 通信机制
系统采用Go RPC实现Master-Worker通信：
type AssignTaskRequest struct {
TaskInfo Task
NReduce int
}
type Worker***pletedRequest struct {
TaskNumber int
WorkerId string
}
