MapReduce的工作流程

MapReduce的工作流程

 

 　　1.客户端将每个block块切片（逻辑切分），每个切片都对应一个map任务，默认一个block块对应一个切片和一个map任务，split包含的信息：分片的元数据信息，包含起始位置，长度，和所在节点列表等

　　2.map按行读取切片数据，组成键值对，key为当前行在源文件中的字节偏移量，value为读到的字符串

　　3.map函数对键值对进行计算，输出<key,value,partition（分区号）>格式数据，partition指定该键值对由哪个reducer进行处理。通过分区器，key的hashcode对reducer个数取模。
　　4.map将kvp写入环形缓冲区内，环形缓冲区默认为100MB，阈值为80%，当环形缓冲区达到80%时，就向磁盘溢写小文件，该小文件先按照分区号排序，区号相同的再按照key进行排序，归并排序。溢写的小文件如果达到三个，则进行归并，归并为大文件，大文件也按照分区和key进行排序，目的是降低中间结果数据量（网络传输），提升运行效率
　　5.如果map任务处理完毕，则reducer发送http get请求到map主机上下载数据，该过程被称为洗牌shuffle
　　6.可以设置combinclass（需要算法满足结合律），先在map端对数据进行一个压缩，再进行传输，map任务结束，reduce任务开始
　　7.reduce会对洗牌获取的数据进行归并，如果有时间，会将归并好的数据落入磁盘（其他数据还在洗牌状态）
　　8.每个分区对应一个reduce，每个reduce按照key进行分组，每个分组调用一次reduce方法，该方法迭代计算，将结果写到hdfs输出

洗牌阶段

　　1.copy:一个reduce任务需要多个map任务的输出，每个map任务完成时间很可能不同，当只要有一个map任务完成，reduce任务立即开始复制，复制线程数配置mapred-site.xml参数“mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies"，默认为5.

　　2.copy缓冲区：如果map输出相当小，则数据先被复制到reduce所在节点的内存缓冲区大小配置mapred-site.xml参数“mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent”，默认0.70），当内存缓冲区大小达到阀值（mapred-site.xml参数“mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent”，默认0.66）或内存缓冲区文件数达到阀值（mapred-site.xml参数“mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold”，默认1000）时，则合并后溢写磁盘。
　　3.sort：复制完成所有map输出后，合并map输出文件并归并排序
　　4.sort的合并：将map输出文件合并，直至≤合并因子（mapred-site.xml参数“mapreduce.task.io.sort.factor”，默认10）。例如，有50个map输出文件，进行5次合并，每次将10各文件合并成一个文件，最后5个文件。

K，V使用自定义数据类型

　　框架会对键，值序列化，因此键类型和值类型需要实现writable接口

　　框架会对键进行排序，因此必须实现writableComparable接口