1、  概述

传统的MapReduce框架（见我的博文：传统MapReduce框架）把一个作业的执行过程分为两个阶段：map和reduce，在map阶段，每个map task读取一个block，并调用map()函数进行处理，然后将结果写到本地磁盘（注意，不是HDFS）上；在reduce阶段，每个reduce task远程的从map task所在节点上读取数据，调用reduce()函数进行数据处理，并将最终结果写到HDFS。从以上过程可以看出，map阶段和reduce阶段的结果均要写磁盘，这虽然会降低系统性能，但可以提高可靠性。正是由于这个原因，传统的MapReduce不能显式地支持迭代编程，如果用户硬要在传统MapReduce上运行迭代式作业，性能将非常低。为此，不少改进型的MapReduce出现了，它们能很好地支持迭代式开发。本文组织结构如下：下一节将介绍几个常见的迭代式作业并分析它们的特点；第3节介绍迭代式MapReduce框架需要解决的几个难题；第4节介绍现在比较有名的迭代式MapReduce框架；第5节介绍迭代式MapReduce框架仍未解决的问题；最后一节给出了一些迭代式MapReduce框架的资料。

2、  迭代式作业

在数据挖掘，信息检索等领域，有很多算法需要多次迭代，本节介绍两个常见的作业，一个是PageRank，另一个是SSSP（Single Source Shortest Path）。PageRank是一个非常有名的网页重要性衡量因素，它是一个多次迭代的过程，如下图所示，每次迭代，PageRank由两个作业MR1和MR2完成，这样迭代多次，直到相邻的两次迭代中PR之差小于某一个阈值。

单源最短路径问题实际上也是多次迭代的过程，主要思想是：设G=(V,E)是一个带权有向图，R是G的邻接矩阵。整个算法始终把图中顶点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合（用S表示，初始时S中只有一个源点，在每次迭代中求得一条最短路径 , 并将该路径的另一顶点加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了），第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U表示）。在每次迭代中，从U中选择一个当前路径最短的顶点，转存到S中，直到U为空。

更多迭代式作业以及在Hadoop上的实现方法，请参见Apache开源项目Mahout 以及它的论坛。

3、  技术难点

从PageRank和SSSP的整个计算过程可以看出：

（1）       输入数据都动态数据和静态数据两部分组成。对于PageRank， L属于静态数据，而R属于动态数据；对于SSSP，R属于静态数据，S和U属于动态数据。传输动态数据是不可避免的，而静态数据可以采用某种策略避免重复传输。怎样避免传输静态数据？

（2）       每次迭代，如果所有task重复重新创建，代价将非常高。怎样重用task以提高效率（task pool）？

（3）       每次迭代，数据怎么样存储？如果总是写磁盘，代价将非常高。

（4）       何时迭代终止，怎样改变编程模型，允许用户指定合适终止迭代.

4、  迭代式MapReduce框架

现在出现了不少迭代式MapReduce框架，比较有名的是Twister和Haloop（Ha，loop）。下面分别给予介绍。

Twister是由一个印度人开发的，其架构如下：

在Twister中，大文件不会自动被切割成一个一个block，因而用户需提前把文件分成一个一个小文件，以供每个task处理。在map阶段，经过map（）处理完的结果被放在分布式内存中，然后通过一个broker network（NaradaBroking系统）将数据push给各个reduce task（Twister假设内存足够大，中间数据可以全部放在内存中）；在reduce阶段，所有reduce task产生的结果通过一个combine操作进行归并，此时，用户可以进行条件判定， 确定迭代是否结束。combine后的数据直接被送给map task，开始新一轮的迭代。为了提高容错性，Twister每隔一段时间会将map task和reduce task产生的结果写到磁盘上，这样，一旦某个task失败，它可以从最近的备份中获取输入，重新计算。

为了避免每次迭代重新创建task，Twister维护了一个task pool，每次需要task时直接从pool中取。在Twister中，所有消息和数据都是通过broker network传递的，该broker network是一个独立的模块，目前支持NaradaBroking和ActiveMQ。

总体上说，Twister还是一个研究性项目，它的一些设计策略决定了它不太可能在实际中应用，如数据全部放在分布式内存中；没有分布式文件系统，只提供了一个tool进行文件存取和访问；计算模型抽象程度不够，支持的应用类型不够多。

Haloop是在Hadoop基础上扩展而来的，其架构如下：

Haloop进行的改进有：

（1）       提供了一套新的编程接口，以方便用户进行迭代式程序开发。

（2）       master node（jobtracker）包含一个循环控制模块，它不断的启动map-reduce计算知道满足迭代终止条件。

（3）       设计了新的Task scheduler，以便更好的利用data locality特性。

（4）       数据在各个task tracker会被缓存（cache）和建索引（index）。

下面介绍技术创新点：

（1）       Hadoop 将所有迭代式任务抽象为：，其中R0是初始输入，L是每次迭代不变的数据，Ri是第i次迭代产生的结果。主要编程接口是：

SetFixedPointThreshold：设置两次迭代的终止条件，即距离差是否达到某一个阈值

setMaxNumOfIterations：设置迭代次数

setIterationInput：设置变化的输入数据

AddInvariantTable：设置不变的输入数据

（2）       Loop-aware 任务调度。Haloop在第一次迭代时会将不变的输入数据保存到该计算节点上，以后每次调度task，尽量放在固定的那些节点上（locality）。这样，每次迭代，不变的数据就不必重复传输了。

（3）       Cache和Index。Map task的输入与输出，Reduce task的输出都会被建索引和缓存，以加快数据处理速度。其中，缓存是指数据被写到本次磁盘，以供下一轮循环迭代时直接使用。

总体上说，Haloop比Twister抽象度更高，支持更多的计算，同时，由于是在Hadoop基础上修改上，因而继承了Hadoop的很多优点。

5、  总结

目前在迭代式MapReduce研究方面，还处于发展阶段。Twister和Haloop的模型抽象度不够高，支持的计算有限。

6、  参考资料

（1）       Twister主页：http://www.iterativemapreduce.org/

（2）       Twister论文：Twister: A Runtime for Iterative MapReduce

(http://www.iterativemapreduce.org/hpdc-camera-ready-submission.pdf)

（3）       Haloop主页：http://code.google.com/p/haloop/

（4）       Haloop论文：HaLoop: Efficient Iterative Data Processing on Large Clusters（http://www.ics.uci.edu/~yingyib/papers/HaLoop_camera_ready.pdf）