MapReduce实现分区详细过程

1.实现分区的步骤：
    1.1先分析一下具体的业务逻辑，确定大概有多少个分区
    1.2首先书写一个类，它要继承org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner这个类
    1.3重写public int getPartition这个方法，根据具体逻辑，读数据库或者配置返回相同的数字
    1.4在main方法中设置Partioner的类，job.setPartitionerClass(DataPartitioner.class);
    1.5设置Reducer的数量，job.setNumReduceTasks(6);
 
2.排序MR默认是按key2进行排序的，如果想自定义排序规则，被排序的对象要实现WritableComparable接口，在compareTo方法中实现排序规则，然后将这个对象当做k2，即可完成排序
 
3.combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并，以减少传输到reducer的数据量。
 
4.MR启动流程
    start-mapred.sh  --> hadoop-daemon.sh --> hadoop --> org.apache.hadoop.mapred.JobTracker
    
    

    Jobtracker调用顺序：main --> startTracker  --> new JobTracker

     在其构造方法中首先创建一个调度器，接着创建一个RPC的server（interTrackerServer）tasktracker会通过PRC机制与其通信

然后调用offerService方法对外提供服务，在offerService方法中启动RPC server，初始化jobtracker，调用taskScheduler的start方法 --> eagerTaskInitializationListener调用start方法，
--> 调用jobInitManagerThread的start方法，因为其是一个线程，会调用JobInitManager的run方法 --> jobInitQueue任务队列去取第一个任务，然后把它丢入线程池中，然后调用-->InitJob的run方法
--> jobTracker的initJob方法 --> JobInProgress的initTasks --> maps = new TaskInProgress[numMapTasks]和reduces = new TaskInProgress[numReduceTasks];
 
 
    TaskTracker调用顺序：main --> new TaskTracker在其构造方法中调用了initialize方法，在initialize方法中调用RPC.waitForProxy得到一个jobtracker的代理对象

接着TaskTracker调用了本身的run方法，--> offerService方法  --> transmitHeartBeat返回值是（HeartbeatResponse）是jobTracker的指令，在transmitHeartBeat方法中InterTrackerProtocol调用了heartbeat将tasktracker的状态通过RPC机制发送给jobTracker,返回值就是JobTracker的指令

heartbeatResponse.getActions()得到具体的指令，然后判断指令的具体类型，开始执行任务
addToTaskQueue启动类型的指令加入到队列当中，TaskLauncher又把任务加入到任务队列当中，-->  TaskLauncher的run方法 --> startNewTask方法 --> localizeJob下载资源 --> launchTaskForJob开始加载任务 --> launchTask  --> runner.start()启动线程;  --> TaskRunner调用run方法 --> launchJvmAndWait启动java child进程