MR原理

三、MapReduce运行原理

1、Map过程简述：

1）读取数据文件内容，对每一行内容解析成<k1,v1>键值对，每个键值对调用一次map函数

2）编写映射函数处理逻辑，将输入的<k1,v1>转换成新的<k2,v2>

3）对输出的<k2,v2>按reducer个数和分区规则进行分区

4）不同的分区，按k2进行排序、分组，将相同的k2的value放到同一个集合中

5）（可选）将分组后的数据重新reduce归约

2、reduce处理过程：

1）对多个Map的输出，按不同分区通过网络将copy到不同的reduce节点

2）对多个map的输出进行排序，合并，编写reduce函数处理逻辑，将接收到的数据转化成<k3,v3>

3）将reduce节点输出的数据保存到HDFS上

说明：

1）Mapper Task 是逻辑切分。因为Maper记录的都是block的偏移量，是逻辑切分，但相对于内存中他确实是物理切分，因为每个Mapper都是记录的分片段之后的数据。

2）shuffle是物理切分。MapReduce的过程是俩过程需要用到Shuffle的，1个mapper的Shufflle,1个多个reduce的Shuffle,一般每个计算模型都要多次的reduce，所以要用到多次的Shuffle。.

 

 

 

MapReduce原理图

正常HDFS存储3份文件，Jar包默认写10份，NameNode通过心跳机制领取HDFS任务，运行完毕后JAR包会被删除。

Map端处理流程分析：

　  1) 每个输入分片会交给一个Map任务（是TaskTracker节点上运行的一个Java进程），默认情况下，系统会以HDFS的一个块大小作为一个分片（hadoop2默认128M，配置dfs.blocksize）。Map任务通过InputFormat将输入分片处理成可供Map处理的<k1,v1>键值对。

　  2) 通过自己的Map处理方法将<k1,v1>处理成<k2,v2>，输出结果会暂时放在一个环形内存缓冲（缓冲区默认大小100M，由mapreduce.task.io.sort.mb属性控制）中，当缓冲区快要溢出时（默认为缓冲区大小的80%，由mapreduce.map.sort.spill.percent属性控制），会在本地操作系统文件系统中创建一个溢出文件(由mapreduce.cluster.local.dir属性控制，默认${hadoop.tmp.dir}/mapred/local)，保存缓冲区的数据。溢写默认控制为内存缓冲区的80%，是为了保证在溢写线程把缓冲区那80%的数据写到磁盘中的同时，Map任务还可以继续将结果输出到缓冲区剩余的20%内存中，从而提高任务执行效率。

　  3) 每次spill将内存数据溢写到磁盘时，线程会根据Reduce任务的数目以及一定的分区规则将数据进行分区，然后分区内再进行排序、分组，如果设置了Combiner，会执行规约操作。

　  4) 当map任务结束后，可能会存在多个溢写文件，这时候需要将他们合并，合并操作在每个分区内进行，先排序再分组，如果设置了Combiner并且spill文件大于mapreduce.map.combine.minspills值（默认值3）时，会触发Combine操作。每次分组会形成新的键值对<k2,{v2...}>。

　  5) 合并操作完成后，会形成map端的输出文件，等待reduce来拷贝。如果设置了压缩，则会将输出文件进行压缩，减少网络流量。是否进行压缩，mapreduce.output.fileoutputformat.compress，默认为false。设置压缩库，mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec，默认值org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec。

　  Reduce端处理流程分析：

　  1) Reduce端会从AM那里获取已经执行完的map任务，然后以http的方法将map输出的对应数据拷贝至本地（拷贝最大线程数mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies，默认值5）。每次拷贝过来的数据都存于内存缓冲区中，当数据量大于缓冲区大小（由mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent控制，默认0.7）的一定比例（由mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent控制，默认0.66）时，则将缓冲区的数据溢写到一个本地磁盘中。由于数据来自多个map的同一个分区，溢写时不需要再分区，但要进行排序和分组，如果设置了Combiner，还会执行Combine操作。溢写过程与map端溢写类似，输出写入可同时进行。

　  2) 当所有的map端输出该分区数据都已经拷贝完毕时，本地磁盘可能存在多个spill文件，需要将他们再次排序、分组合并，最后形成一个最终文件，作为Reduce任务的输入。此时标志Shuffle阶段结束，然后Reduce任务启动，将最终文件中的数据处理形成新的键值对<k3,v3>。

　  3) 将生成的数据<k3,v3>输出到HDFS文件中。

 

 

Map与Reduce执行过程图