假设有这样一个游戏，一个人来出加减乘除的题目给很多小朋友来做，对每一个小朋友，给他出一道题目，然后让他算好后给你报告答案，你再给他出一道题目，周而复始如此。如果有十个小朋友在算，还可以欣赏小朋友抓耳挠腮的样子；如果有一百个小朋友，每个人都在争着表现，叫嚷着让出题，这个人肯定不堪重负；如果有成千上万个小朋友呢？这个人疯了。

　　面对这样的场景，学生时的经验是不断地改进和优化算法：而工作以后的经验是再拽的算法也难以抵挡海量的数据或任务，主要还是增加资源，其次才是优化算法，两者可并行。小朋友越多，相应地增加出题人的数量，也可以缓解每个人的压力。

　　与这种场景类似，MapReduce框架也面临类似的问题。如下图：

　　越来越多的task tracker会让job tracker很有压力，以至于task tracker有很多时，job tracker不能及时响应请求，很多task tracker就空闲着资源，等待job tracker的response。Job tracker的压力与task tracker的资源浪费问题导致整个集群难于扩展，对外提供服务的能力也相当下降很多。当前Yahoo也受此困扰，正酝酿重构MapReduce架构。我没从这个架构看出对现有问题的改善之处，所以自己来试着分析下解决方法。

　　回头来看模拟场景，如果把小朋友按班分，每个班都有一位老师。每位老师从出题人那里得到很多题目，然后让自己班的小朋友来做。这样，出题人的压力在于老师的数量，老师的压力在于班里小朋友的数量。以前小朋友数量增加带给出题人的压力，现在分摊到老师就会成倍地减少。与之前相比，不同处在于引入了老师这个角色。

　　如果以同样方式解决MapReduce问题，那“老师”的角色应该由谁来扮演呢?MapReduce的初衷之一是“尽量移动计算而不是数据”。假如数据存放于HDFS这样的文件系统上，移动数据的成本在于机器之间的带宽限制，由此HDFS网络拓扑结构表示机器之间数据移动的等级。MapReduce的map task会去访问HDFS的存储block，如果block在机器本地或是与task tracker 在同一rack内，对执行没有太大影响，否则集群带宽会严重影响task执行效率。

　　从上述描述来看，影响task执行的最大网络拓扑范围是rack。一般来说，Rack间的网络带宽肯定要比rack内的带宽小。那我们就以rack来作为“老师”的角色。以此假设，我们在每个rack内将某台机器设为secondary job tracker，负责rack内task资源的调度与分发单位。结构图如下：

　　这个结构有两种job tracker：Global job tracker与Secondary job tracker。Global JT负责跨rack的task分发与调度。基本task分配策略是根据job输入数据的block存储情况，只分配block在当前rack内的map task到rack上，分配reduce task 到 map task多的rack上。Secondary JT与Global JT保持着心跳，它管理的map task操作数据要么是node-local，要么是rack-local cache 级别，不会再有map task跨rack取数据的场景，所以分发策略就很简单了。

　　在这个结构下，client提交job的流程就变成：

　　1. Client上传job相关的输入数据到HDFS上，HDFS会将block幅本存放与不同的data node上，这些data node有在同一个rack内，也有跨rack存在的。

　　2. job提交到Global JT后，根据block存储情况（在哪些rack上存在block就往哪些rack的Secondary JT发送map task，且根据rack上map task的多少来分发reduce task）。

　　3. Secondary JT向Global JT汇报当前rack内的资源情况，得到那些自己rack内的task。

　　4. Secondary JT响应本rack内的TT 心跳，然后分配适合的task来执行。

　　以rack划分MapReduce架构，也是考虑到HDFS与网络带宽情况的结果。如果每个rack内有15到20台机器，10000台机器差不多可以分布到七八百rack内。Global JT与Secondary JT的并发压力都不大。这样的垂直扩展只是暂时解决了部分问题，但没有从根本上解决job分配程序的压力。

　　上述只是我的个人想法，希望得到各位的指正及建议，谢谢！