1. 前言
本文通过对MapReduce的分析，列出MapReduce存在的问题，然后提出一种解决这些问题的改进型MapReduce，这种改进型的MapReduce暂且取名为MapBalanceReduce。由于经验和水平有限，所述观点和方法未必正确，诚心欢迎交流探讨。
2. 调度实体
在MapReduce和改进型MapReduce都存在Job和Task，它们之间的关系如下UML图所示：
Job是由一到多个Tasks组成的Tasks池，同一个Job内的各Task间是平等独立，不存在依赖也不存在优先级高低。Job Tree是在MapReduce之上的一层调度体，如存在于Hadoop Hive。
计算框架的作用就是通过将Job分解成Tasks，然后调配Tasks到集群中各节点去执行。因此Tasks是整个系统均衡和调度的核心对象。可以说，控制好了Tasks，就能够调度好均衡好，否则就可能发生数据倾斜，一些节点累死而另一些节点饿死。
3. MapReduce问题
MapReduce最重要的基础是DFS（分布式文件系统），它的工作原理可简单的使用下图表示，包含了map和reduce两个最核心的过程，以及A、B和C三个数据输入输出：
通过分析A、B和C不难得出如下表所示的特征：
| A | B | C |
存储位置 | DFS | 本地存储 | DFS |
块大小是否均衡？ | 是 | 否 | 是 |
块大小是否可确定？ | 是 | 否 | 是 |
map和reduce的块大小是否接近？ | 不确定，非受控 |
map个数是否已知，非动态确定？ | 是 |
reduce个数是否已知，非动态确定？ | 是 |
除了上表所述的特征外，B部分的数据块个数通常为预先指定的reduce个数，因此其值通常不大，而且将reduce个数增倍意义也不大。
3.1. map
由于map的输入源自于DFS，是相对静态的数据，所以各MapTask是均衡的，而且其大小是已知和确定的。
3.2. reduce
reduce不同于map，它处理的是map后的数据，是动态产生的数据，只有在map完成之后才能确定的数据（包括数据的分布和大小等）。数据在经过map之后，就映射到了某个ReducdeTask，不能再更改，而且ReduceTask的个数也是不能修改的。
这会带来如下严重的问题：
1) reduce端数据倾斜：比如有些ReduceTask需要处理100GB数据，而另有一些只需要处理10GB数据，甚至还有些ReduceTask可能空转，没有任何数据需要处理。最严重时，可能发生某个ReduceTask被分配了超出本地可用存储空间的数据量，或是超大数据量，需要特长处理时间；
2) reduce端数据倾斜直接导致了ReduceTask不均衡；
3) 并行Job困难。类似于操作系统进程调度，如果要并行，必然存在Job间的调度切换，但由于ReduceTask需要处理的数据量可能很大，需要运行很长的时间，如果强制停止ReduceTask，对于大的ReduceTask会浪费大量的已运行时间，甚至可能导致一个大的Job运行失败。因此，无法实现类似于进程的并行调度器。
3.3. 数据不均衡的两种情况
数据不均衡可分为两类：
1) KEY过于聚集，即不同KEY的个数虽多，但经过映射（如HASH）后，过于聚集在一起
采用两种办法相结合：一是将KEY分散得足够大（如HASH桶数够多），二是在balance的时候，进行重HASH，将大的打成小的。
2) KEY值单一，即不同KEY的个数少
对于这种情况，采用HASH再分散的方法无效，事先也无法分散得足够大，但处理的方法也非常简单。对这种情况，按照大小进行横切即可，但这个时候一次reduce无法得到最终结果，至少需要连接两次reduce，另外还需要增加balance接口，以方便区别是最后一次reduce，还是中间的reduce。
3.4. 总结：两大主要问题
总的来说，MapReduce存在如下两大问题：
1) reduce并非不均衡，可能导致严重的倾斜；
2) 并行调度能力弱，这是因为每个Task（主要是ReduceTask）的时间粒度不可控制。
4. 改进型MapReduce
4.1. 方案介绍
改进型MapReduce在map和reduce中间，增加一个balance过程，这个balance是可选的，只在必要时发生，如下图所示：
如果map输出的数据已经符合reduce均衡的要求，那么balance过程就什么也不做，否则它会在数据由map输出传递给reduce之前，做一次重新分配，重分配的目的是保证每个reduce的输入基本相同（允许有一定的差额），而且大小在指定的值上下浮动。
这个过程中，并不存在数据先由map传递给balance，再由balance传递给reduce，因此不会带来较大的额外开销。对于改进型MapReduce，其表现为：
| X | Y | Z | W |
存储位置 | DFS | 本地存储 | 本地存储 | DFS |
块大小是否均衡？ | 是 | 否 | 是 | 是 |
块大小是否可确定？ | 是 | 否 | 是 | 是 |
map和reduce的块大小是否接近？ | 是，有保证的 |
map个数是否已知，非动态确定？ | 是 |
reduce个数是否已知，非动态确定？ | 否，动态确定 |
map输出时，将数据按指定的规则（如Hash），分成足够多的块（在MapReduce方案中为reduce个数），目的是方便在balance时，可以保证新的新块是均衡和大小在指定的范围内，所以map输出的块个数相对于MapReduce方案要多很多，通常为10倍以上，因为相对较小的块组合成指定大小的块简单高效些。
balance发生在数据由map本地传输到reduce的过程中，它相当于一个路由器，在map的基础上，对数据进行再映射，这个过程的开销很小，因为不需要对数据进行计算，而只是确定块对应到哪个reduce。
map输出的块，仍可能过大，这个时候需要balance对这部分数据进行拆分，可以将这些需要较长处理时间的工作，定义成一个新的Task，比如BalanceTask。
4.2. 并行调度
在所有Task均衡，且其大小是可控的前提下，并行调度就可以仿照进程调度去做。我们可以将Task当作一个运行时间片，由于其大小可以控制，所以只要大小适当，基本上就可以控制其运行时长。
当一个Task运行完后，根据调度规则来决定下一个运行的Task，下一个Task并不一定是同一个Job，和操作系统进程调度对比如下：
4.3. 新的不足
改进型的MapReducke，由于在reduce之前需要一个balance过程，所以reduce和map两个过程在时间上没有重叠，因此对于单个Job，它的执行效率可能比MapReduce低。但一个Job的map可以和另一个Job的reduce在时间上重叠，因此并行多Job调度时，就不存在这样的不足了，而实际情况通常都是多Job并行调度，所以这个不足可以忽略。
4.4. 总结
改进型MapReduce，实际上在MapReduce上做两件事：保证ReduceTask均衡和控制ReduceTask大小。
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