引言

6.824不愧为神课，这样的教学方式才是真正做到提升学生兴趣与水平的好课啊！试问能有多少个学校的课程设计中有这样高质量的实验，对比本校的所有计算机课程，一年一个TTMS，又或者是无意义的上机敲个几百行学习语言的代码，太真实了呀。。实在是一年的实验不及人家一学期一门课的实验来的有趣，来的有用。的要怪就怪自己当初没有好好学习了。牢骚发完了，开始正题部分吧。

Introduction

这个实验的主题内容就是实现一个MapReduce库，当然没有那么狠心，直接一上来撸一个分布式框架，我们要做的就是去在已有的框架上去填几个函数，深刻的理解MapReduce的工作原理。在一二部分我们会以串行为前提，写一个Map、Reduce的逻辑处理部分和一个wordCount的小demo，后面我们将以并行为前提实现分配任务，容错部分和一个简单的倒排索引。在完成此实验前最好看过MapReduce的论文。

在进行正式的编码之前我们可以简单的了解下测试的原理，这样更有助于我们去完成实验。

在我们测试代码的时候我们会执行以下语句：

go test -run Sequential mapreduce/…

这里根据run后面的参数不同会调用不同的函数，即TestSequentialSingle和TestSequentialMany函数，因为一二部分为串行，所以我们使用TestSequentialSingle举例子

func TestSequentialSingle(t *testing.T) {
	mr := Sequential("test", makeInputs(1), 1, MapFunc, ReduceFunc)
	mr.Wait()
	check(t, mr.files)
	checkWorker(t, mr.stats)
	cleanup(mr)
}

func Sequential(jobName string, files []string, nreduce int,
	mapF func(string, string) []KeyValue,
	reduceF func(string, []string) string,
) (mr *Master) {
	mr = newMaster("master")
	go mr.run(jobName, files, nreduce, func(phase jobPhase) {
		switch phase {
		case mapPhase:
			for i, f := range mr.files {
				doMap(mr.jobName, i, f, mr.nReduce, mapF) //mapF就相当于是用户写的
			}
		case reducePhase:
			for i := 0; i < mr.nReduce; i++ {
				doReduce(mr.jobName, i, len(mr.files), reduceF)
			}
		}
	}, func() {
		mr.stats = []int{len(files) + nreduce}
	})
	return
}

我们可以看到在Sequential中首先创建了一个master实例，然后就开启了一个go routine，执行run函数，值得一提的是run的后两个参数是func类型，这里使用了两个匿名函数，这也是和并行不一样的地方。我们可以看出run其实就是处理的重点函数，我们来看看吧

func (mr *Master) run(jobName string, files []string, nreduce int,
	schedule func(phase jobPhase),
	finish func(),
) {
	mr.jobName = jobName //给master填充状态
	mr.files = files
	mr.nReduce = nreduce

	fmt.Printf("%s: Starting Map/Reduce task %sn", mr.address, mr.jobName)

	schedule(mapPhase) // 使用回调处理 执行 map
	schedule(reducePhase) // 执行reduce
	finish()
	mr.merge() //合并reduce的输出

	fmt.Printf("%s: Map/Reduce task completedn", mr.address)

	mr.doneChannel <- true
}

我们可以看到处理的逻辑其实就是启动一个go routine，这就是一个MapReduce任务，然后先执行Map，当然执行输入的文件数个，也就是len（ mr.files），每一个map会输出nreduce个文件存储在本地，然后每个reduce会从这些Map处取走属于自己的那个分区，然后执行合并。我们的任务就是补充doMap和doReduce。

part I

上面已经说了我们的任务是补充doMap和doReduce，它们分属于common_map.go和common_reduce.go中，只需要填写它们即可，值得一提的是注释中提示我们最好使用json格式，还好Go自带json的编码解码。

处理的逻辑是这样的，我们在doMap中可以得到一个string类型的内容字段，也就是inFile，我们需要把这个inFile分成nReduce份，划分的过程这里使用了哈希分区的方法（framework自带），当然实际中可以使用基于关键字的分区。然后的一点就是使用提供的reduceName生成对应的文件名，其中存储json类型的key-value，这个key-value有用户提供的mapF函数实现，这样看来其实我们也不用做什么，就是把mapF的返回值写入指定的文件中即可

func doMap(
	jobName string,    // the name of the MapReduce job
	mapTaskNumber int, // which map task this is
	inFile string,     // 实际就是文件的内容
	nReduce int,       // the number of reduce task that will be run ("R" in the paper)
	mapF func(file string, contents string) []KeyValue,
) {
	inputfile, err := os.Open(inFile)
	if err != nil {
		log.Fatal("doMap: open file error", inFile, "error:", err)
	}
	defer inputfile.Close()
	// 打开文件以后我们需要依据内容把其划分为nReduce份

	fileInfo, err := inputfile.Stat() // 我们需要知道文件的大小
	if err != nil {
		log.Fatal("doMap: get state fail", inFile, "error:", err)
	}

	Content := make([]byte, fileInfo.Size()) //接收文件
	ReadBytes, err := inputfile.Read(Content)
	if err != nil {
		log.Fatal("doMap: Read file error", inFile, "error:", err)
	} else if int64(ReadBytes) != fileInfo.Size() {
		log.Fatal("doMap: Read file error, don`t have enough bytes", inFile, "error:", err)
	}

	keyValues := mapF(inFile, string(Content)) // 调用用户编写的Map/Reduce函数 返回一个变长数组

	for i := 0; i < nReduce; i++ {
		filename := reduceName(jobName, mapTaskNumber, i) // 获取存储的文件
		reduceFile, err := os.Create(filename)            // 打开或者创建
		if err != nil {
			log.Fatal("doMap: create intermediate file ", filename, " error: ", err)
		}
		defer reduceFile.Close() // 在一个循环里面可以完成一个文件的写入
		enc := json.NewEncoder(reduceFile) // 使用json格式写入
		for _, kv := range keyValues {
			if ihash(kv.Key)%uint32(nReduce) == uint32(i) { // 查找要存到第N个reduce文件中的键值对
				err := enc.Encode(&kv)
				if err != nil {
					log.Fatal("doMap: encode error:", err)
				}
			}
		}
	}
}

doReduce所做的事情其实和doMap类似，就是读取doMap提供的文件，这里framework提供了reduceName。然后我们把其中的值排序，执行用户提供的reduceF，最后写入最后的文件即可，文件名由mergeName提供。这里排序我个人认为不是必要的，虽然同一分区的键值对来自于不同的Map，也就是不同的机器，我们完全可以扫一遍数据，使得所有相同key的键值对都以key->value[]的格式存下来，而reduceF接收的参数又是(key string, values []string)，所以对于reduceF，也就是用户编写的reduce来说无论是否有序都可以（不绝对），除非所有的key之间处理的过程有联系，否则这里的排序其实并不是必要的。

func doReduce(
	jobName string,       // the name of the whole MapReduce job
	reduceTaskNumber int, // which reduce task this is
	nMap int,             // the number of map tasks that were run ("M" in the paper)
	reduceF func(key string, values []string) string,
) {
	KeyValues := make(map[string][]string, 0)
	// 其实这里得到的是所有map的一个分区的key
	// 每一次执行这个函数的作用就是把所有map的一个分区合并到一起
	// 这样reduce执行完毕以后我们就有了nmap个合并后的文件分布在不同的reduce worker上
	// 最后只需要执行一次合并就可以了
	for i := 0; i < nMap; i++ {
		filename := reduceName(jobName, i, reduceTaskNumber) //获取当前reduce的输入文件 也就是map中写入的文件
		file, err := os.Open(filename)
		if err != nil {
			log.Fatal("doReduce: open file error ", filename, "error", err)
		}
		defer file.Close()
		dec := json.NewDecoder(file)
		for {
			var kv KeyValue
			err := dec.Decode(&kv)
			if err != nil {
				break //解析完毕
			}

			_, ok := KeyValues[kv.Key] //在map中是靠哈希分开的,所以同一个文件中的key是不一样的,且相同的key可能存在不同的value
			if !ok {                   //不存在的话
				KeyValues[kv.Key] = make([]string, 0)
			}
			KeyValues[kv.Key] = append(KeyValues[kv.Key], kv.Value)
		}
	}

	var keys []string
	for k, _ := range KeyValues {
		keys = append(keys, k)
	}
	sort.Strings(keys) // 给所有的key排序 如果go的map天然有序就不用排了

	mergeFileName := mergeName(jobName, reduceTaskNumber) // 根据提示 我们可以得到最后合并的文件的名称
	mergeFile, err := os.Create(mergeFileName)
	if err != nil {
		log.Fatal("doReduce: create merge file error ", mergeFileName, " error: ", err)
	}
	defer mergeFile.Close()

	enc := json.NewEncoder(mergeFile) //以json格式写入最终文件

	for _, k := range keys { // 顺序处理所有的key
		res := reduceF(k, KeyValues[k])
		err := enc.Encode(&KeyValue{k, res})
		if err != nil {
			log.Fatal("doReduce: encode error")
		}
	}
}

然后就OK啦。

part II

这一部分我们需要写一个map/reduce函数，题目是经典的wordCount（论文中的例子），路径在main/wc.go，我们需要补充mapF和reduceF，其实这个处理过程有一点问题，就是接口的限制很大，mapF默认传入的是文件名和文件内容，需要我们返回键值对，这个键值对我们该如何设计呢？这里使用论文中的方法，就是key为word，value为一个固定字符

func mapF(document string, value string) (res []mapreduce.KeyValue) {
	// TODO: you have to write this function
	results := strings.FieldsFunc(value, func(ch rune) bool{return !unicode.IsLetter(ch)})

	for _,v := range results{
		res = append(res, mapreduce.KeyValue{v, "1"})
	}
	return
}

// The reduce function is called once for each key generated by Map, with a
// list of that key's string value (merged across all inputs). The return value
// should be a single output value for that key.
func reduceF(key string, values []string) string {
	// TODO: you also have to write this function
	var res int
	/*var sum int
	for _,v := range values{
		count, err := strconv.Atoi(v)
		if err != nil {
			log.Fatal("reduceF: strconv string to int error: ", err)
		}
		sum += count
	}*/
	res = len(values) //注释掉上面会导致没有使用log包 去掉import里的log就可以了
	/*
	 * 其实这里我们直接加上values的length就可以了 因为在map中我们给每一个单词的键值对是
	 * key:单词 value: "1" 所以在doReduce会传入键和所有对应的value
	 * 这个时候我们直接加上长度就可以了
	 */
	return strconv.Itoa(res)
}

part III

这个部分虽然只是去填充schedule函数但其实并不太好写,串行阶段的实现非常简单,就只需要两个循环就可以了,

func(phase jobPhase) {
	switch phase {
	case mapPhase:
		for i, f := range mr.files {
			doMap(mr.jobName, i, f, mr.nReduce, mapF) //mapF就相当于是用户写的
		}
	case reducePhase:
		for i := 0; i < mr.nReduce; i++ {
			doReduce(mr.jobName, i, len(mr.files), reduceF)
		}
	}
}

但是并行就没那么简单了，值得注意的是类似于上面函数的调用部分不需要我们来写，我们只需要对Worker.DoTask进行一个RPC即可完成调用，所以这一部分的实现我们只需要填充call的参数即可，因为这些参数都是已知的，所以没什么问题。问题的关键在于Worker的注册，因为我们所写的地方是master，master需要调度哪一些worker来执行此次任务，这里的调度策略就是从mr.registerChannel中读取，因为registerChannel不是缓冲channel，所以我们的写入和读取都是阻塞的，我们都需要创建goroutine来执行。尤其是当这个worker完成任务以后我们应该执行一个goroutine把这个worker放入registerChannel中，一次复用worker。

func (mr *Master) schedule(phase jobPhase) {
	var ntasks int
	var nios int // number of inputs (for reduce) or outputs (for map)
	switch phase {
	case mapPhase:
		ntasks = len(mr.files) // 有几个输入文件
		nios = mr.nReduce // 几个输出文件
	case reducePhase:
		ntasks = mr.nReduce // 输入文件 也就是map的输出
		nios = len(mr.files)
	}

	fmt.Printf("Schedule: %v %v tasks (%d I/Os)n", ntasks, phase, nios)

	var wg sync.WaitGroup 

	for i := 0;i<ntasks;i++{
		wg.Add(1)
		go func(taskNumber int, nios int, phase jobPhase){
			defer wg.Done()

			for{
				var args DoTaskArgs //需要使用这个参数进行RPC通信

				// 可以想象成一个就绪队列 代表master可以调度的worker的名称
				worker := <-mr.registerChannel //查看注册信息 这也是我们的工作之一
				//当一个worker启动时,它会给master发送Register　RPC
				args.File = mr.files[taskNumber] //文件名
				args.JobName = mr.jobName //job名
				args.NumOtherPhase = nios //输出的文件数 见串行执行的doMap第四个参数和doRecuce的第三个参数
				args.TaskNumber = taskNumber //第几个任务
				args.Phase = phase //到底执行map还是reduce

				//worker其实是一个服务器的名称
				ok := call(worker, "Worker.DoTask", &args, new(struct{}))
				if ok {
					go func() {
						// 任务执行完毕 再放回worker
						mr.registerChannel <- worker
					}()
					// 这里跑一个goroutine是必要的 因为channel不是缓冲channel,写入没有读取的话会阻塞,我们不能使得阻塞主线程
					break
				}
			}
		}(i, nios, phase)
	}
	wg.Wait() //ntasks个任务全部完成以后退出

	fmt.Printf("Schedule: %v phase donen", phase)
}

part IV

上面我们假设worker不会出现错误，在part IV中worker可能出现错误，这里我们把worker的失败当做RPC的失败即可。有一点其实值得一提，就是一个RPC的失败并不一定就意味着worker失败，也许worker只是现在不可达，这意味着可能发生两个worker接受到同样的任务然后进行计算，但是我们不必担心，因为我们的任务函数是幂等的，就算出现这样的情况也没有关系。且题目要求还告诉我们：测试永远不会在任务的中间失败，所以你根本不需要担心一些workers输入到同一个文件。还有题目也告诉我们忽略master错误。

其实代码部分就是part III的代码，其中的容错其实就是内部的for循环，当RPC失败的时候我们在registerChannel中重新拿一个worker出来即可，且题目告诉我们忽略一些workers输入到同一个文件，所以当出现错误的时候重新分配就可以了。

part V

这部分看上去很难，反向索引，还是选做的，实则非常简单，个人认为是除了partII以外最简单的一个，其实就是让我们计算每个单词出现的文件有哪些，然后以如下格式输出：

A: 16 pg-being_ernest.txt,pg-dorian_gray.txt,pg-dracula.txt,pg-emma.txt,pg-frankenstein.txt,pg-great_expectations.txt,pg-grimm.txt,pg-huckleberry_finn.txt,pg-les_miserables.txt,pg-metamorphosis.txt,pg-moby_dick.txt,pg-sherlock_holmes.txt,pg-tale_of_two_cities.txt,pg-tom_sawyer.txt,pg-ulysses.txt,pg-war_and_peace.txt
ABC: 2 pg-les_miserables.txt,pg-war_and_peace.txt
ABOUT: 2 pg-moby_dick.txt,pg-tom_sawyer.txt
ABRAHAM: 1 pg-dracula.txt
ABSOLUTE: 1 pg-les_miserables.txt

就是这个格式，[key] [:] [value number][each entry]，然后用，隔开就可以了，这里有一个坑点，就是前两项是我们不需要操作的，我们只需要输出后面的数字和内容即可，因为这个failed了一次。有一点值得注意，因为这map中并没有做去重处理，所以在reduce中会有很多的重复，我们需要进行一次去重和排序。下面是实现：

func mapF(document string, value string) (res []mapreduce.KeyValue) {
	// TODO: you should complete this to do the inverted index challenge
	results := strings.FieldsFunc(value, func(ch rune) bool{return !unicode.IsLetter(ch)})
	for _,v := range results{
		res = append(res, mapreduce.KeyValue{v, document})
	}
	return
}

// 最重要的是去重
func reduceF(key string, values []string) string {
	// TODO: you should complete this to do the inverted index challenge
	set := make(map[string]bool)
	var results []string
	for _,str := range values{
		set[str] = true
	}
	for value := range set{
		if set[value] == true{
			results = append(results, value)
		}
	} //results存着所有的文档
	sort.Strings(results)
	//res := key +": "+ strconv.Itoa(len(results))+" "
	res :=strconv.Itoa(len(results))+" " //系统会自动填充前两项 都在会出现错误
	for i,v := range results{
		if i >= 1{
			res += ","
		}
		res += v
	}
	return res
}

然后lab1就OK啦！我们可以执行sh ./test-mr.sh测试五个部分的代码。

总结

不得不说国外的课程压力还是比较大，一周之内要求完成Go语言的学习，完成MapReduce的论文学习和lab1的所有部分，但不可否认都是精华。对比本校计算机课程的课程任务和教学水平，实在是让人汗颜。好在算是在规定时间之内完成了lab1，不可否认收获是巨大的，不仅对于mapReduce的理解更为深入，还学习了一门如此有趣且有用的语言，对于一个受C++折磨快两年的苦逼大学生来说实在是让人热泪盈眶啊。

搞定收工，看海贼王去。

2020.8.1 ：
更新了一个6.824每一课后面的问题解答，有很多确实很有意思的问题，有兴趣的朋友可以看看

最后

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