MapReduce shuffle过程及压缩机制

shuffle过程

map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是MapReduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle。
shuffle: ——核心机制：数据分区，排序，规约,分组，合并等过程。
shuffle是Mapreduce的核心，它分布在Mapreduce的map阶段和reduce阶段。
一般把从Map产生输出开始到Reduce取得数据作为输入之前的过程称作shuffle。

Collect阶段：将MapTask的结果输出到默认大小为100M的环形缓冲区，保存的是key/value，Partition分区信息等。
Spill阶段：当内存中的数据量达到一定的阀值的时候，就会将数据写入本地磁盘，在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果配置了combiner，还会将有相同分区号和key的数据进行排序。
Merge阶段：把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件。
Copy阶段：ReduceTask启动Fetcher线程到已经完成MapTask的节点上复制一份属于自己的数据，这些数据默认会保存在内存的缓冲区中，当内存的缓冲区达到一定的阀值的时候，就会将数据写到磁盘之上。
Merge阶段：在ReduceTask远程复制数据的同时，会在后台开启两个线程对内存到本地的数据文件进行合并操作。
Sort阶段：在对数据进行合并的同时，会进行排序操作，由于MapTask阶段已经对数据进行了局部的排序，ReduceTask只需保证Copy的数据的最终整体有效性即可。
Shuffle中的缓冲区大小会影响到mapreduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快.

shuffle阶段数据的压缩机制

在shuffle阶段，数据有大量的拷贝过程。从map阶段输出的数据，都要通过网络拷贝，发送到reduce阶段，这一过程中，会涉及到大量的网络IO，因此一个好的压缩机制，会大大减少数据的发送量。

hadoop当中支持的压缩算法

文件压缩的好处：节约磁盘空间，加速数据在网络和磁盘上的传输。

使用bin/hadoop checknative 来查看我们编译之后的hadoop支持的各种压缩。
编译后的CDH版本hadoop支持的压缩算法：

常见的压缩速率比较

如何开启我们的压缩：

方式一：在代码中进行设置压缩

设置我们的map阶段的压缩

Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("mapreduce.map.output.compress","true");
configuration.set("mapreduce.map.output.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

设置我们的reduce阶段的压缩

configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress","true");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type","RECORD");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

方式二：配置全局的MapReduce压缩
修改mapred-site.xml配置文件，对所有的mapreduce任务进行压缩
对map输出数据压缩：

          mapreduce.map.output.compress
          true


         mapreduce.map.output.compress.codec
         org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

对reduce输出数据进行压缩：

      mapreduce.output.fileoutputformat.compress
       true


         mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type
        RECORD

 
         mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec
        org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
  

注意：所有节点都要修改mapred-site.xml 的配置文件，并在完成之后重启Hadoop集群.

snappy压缩

代码中添加配置

这里我们通过修改代码的方式来实现数据的压缩

map阶段输出压缩配置

Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("mapreduce.map.output.compress","true");
configuration.set("mapreduce.map.output.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

reduce阶段输出压缩配置

configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress","true");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type","RECORD");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

重新打包测试mr程序