MapReduce的体系结构主要是Master和Worker，Master与Worker之间的通信通过RPC，Master管理着所有Worker，管理着所有的Map任务和Worker任务的进度，向每一个Worker分配Map任务和Reduce任务，并记录Map任务和Reduce任务是否顺利完成。
Worker通过RPC向Master请求到Map任务后，首先从分布式存储系统中读取需要用Map函数处理的数据，然后执行Map函数，将Map函数的执行结果输出到本地文件系统，然后向Master报告自己的任务完成情况，进一步请求自己应该完成的新的Map任务。
当Worker完成了所有的Map任务后，Worker就会向Master请求Reduce任务，与Map任务不同的是，Worker通过网络，向所有完成Map任务的Worker发送读取对应的中间文件的请求，在读取到中间文件后，Worker首先将中间文件处理为适合输入到Reduce函数的形式，然后用Reduce函数处理中间文件，并且将执行结果输出到分布式文件系统中，并向Master报告自己的任务完成情况，进一步请求自己应该完成的新的Reduce任务，当所有Reduce任务完成之后，结束本次MapReduce任务。
Master接收客户端发送给Master的MapReduce任务，然后初始化MapReduce的任务配置。Master管理着所有的Worker，当Worker请求MapReduce任务时，Master向Worker分配相应的任务，并且记录任务的完成状态，并且在等待固定时间之后，检查分配给Worker的任务是否完成，如果没有完成，将该任务重新放入任务池，以便分配给其他请求任务的worker。当所有的Map任务和Reduce任务都完成后，结束本次的MapReduce任务。
根据原理，可以先从Worker入手，使用两个死循环，一个循环不断请求并且执行Map任务，一个循环不断请求并执行Reduce任务。第一个循环可以在当没有请求到新的Map任务时跳出循环。第二个循环可以在当没有请求到新的Reduce任务时跳出循环。然后在Master中，通过接收Worker发送过来的对应的RPC，根据当前整个任务的完成状态，确定是否向Worker回复其请求的任务，如果不回复请求的任务，应该回复任务已完成还是让该Worker等待其他的Worker完成任务。
在Worker存储文件时，注意使用ioutil.TempFile创建临时文件，并使用os.Rename 以原子方式重命名。因为这样当Worker由于某些原因Crash时，该Worker未完成的工作不会影响到下一个Worker完成该任务。Worker存储中间数据时应使用JSON格式方便传输
在Master中应该记录Map任务和Reduce任务的完成状态，并且在Server中定期检查分配给Worker的任务是否在规定时间内完成。如果未完成应该将该任务分配给新的Worker。
在Map函数中，执行os.Exit(1)就意味着程序从操作系统中退出，我们只能通过插入断点跟踪寄存器状态，无法通过多线程或者异常处理捕获它，正确的方式应该在Master中检查该任务是否完成，重点不应该放在Worker中处理。
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