MapReduce计算框架各个步骤详解（主要是Shuffle）

Hadoop的分布式计算框架（MapReduce）-- 适合离线计算

核心思想： 移动计算而不移动数据。

MR是计算来自HDFS上的数据，可以看到，HDFS是大数据的存储，MR是大数据的计算。

MapReduce流程：input->Splitting->Mapping->Shuffling->Reducing-> result

MapReduce程序读取的数据，都是存储在HDFS的数据，最后的结果，也是要保存在HDFS中，因此，MapReduce要解决的第一个问题就是数据的切分问题。

下面以wordcount为例：

Split大小的计算

Hadoop计算框架Shuffle

处于map和reduce阶段之间。

其中，最重要的是Shuffle阶段，这个阶段也是最难理解的阶段，以下是官方对Shuffle过程的描述。

针对官方文档，更加细致的map段的描述如下：

（1）input

         map task执行的时候，数据的来源是HDFS上的block，在MapReduce概念中，读取的是split，split和block是对应的。

    （2）map阶段

         经过自定义的map函数的处理后，结果将以key/value的形式输出，但是这些结果要送到以后的哪一个reduce去执行，需要partition来决定。

     （3）partition

         根据key或者value的值，以及reduce的数量，来决定当前的这对输出数据要交到那个reduce task去处理

         默认方法： 对key  hash以后再以reduce的数量取模。

         也可以由程序员自定义Partition函数

         partition只是对数据以后要被送到那个reduce去处理做了一个标注，而不是立马把数据进行分区。

          数据倾斜和负载均衡：默认的partition是可能产生数据倾斜和负载均衡，如果产生数据倾斜，就需要重新定义partition的分区规则，就可以避免数据倾斜问题。

    内存缓冲区的概念

         每个map任务都有一个内存缓冲区，用于存储任务的输出，默认缓冲区的大小是100M，这个值是可以通过io.sort.mb来调整。由于缓冲区的空间大小有限，所以，当map task的输出结果很多的时候，内存缓冲区就装不下这么多的数据，也就需要将数据写到磁盘去。因此需要一个阈值（io.sort.spill.percent，默认是80%），当内存达到阈值以后，就会有一个单独的后台线程，负责将内存中的数据写到磁盘，这个过程叫做溢写，由于是由单独的线程来负责溢写，所以，溢写过程不会影响map结果的输出，但是，如果此期间缓冲区被写满，map就会阻塞知道写磁盘过程完成。

         这里，就有两个过程，一个写内存的过程，另外一个是写磁盘的过程。

    （4）sort

         这里sort是按照字典顺序进行排序，而不是按照数值大小进行排序，举个栗子，就是说，a一定排在d的后面。

     （5）combine

         将排好序的数据，按照键相同的合并在一起的规则，进行值的合并。比如两个合并以后，就编程了一个。

         map的输出结果在经过partition阶段的处理后，明确了要发给哪个reduce去做处理，当写入了内存后，需要将所有的键值对按照key进行sort，在sort的基础上，再对结果进行combine，最后，在写到磁盘文件上去。所以，在磁盘上的数据，是已经分好区的，并且已经排好序的。

    溢写磁盘需要注意的地方：如果map的输出结果很大，有多次溢写发生的话，磁盘上就会存在多个溢写文件（每次溢写都会产生一个溢写文件），在map task真正的完成是时，会将所有的溢写文件都Merge到一个溢写文件中，这个过程就叫Merge。比如，从一个map读取过来的是，另外一个map读取的 是。相同的key，就会merge成一个group{aaa，[5, 8...]}，这个数组中的不同的值，就是从不同的溢写文件中读取过来的，然后把这些值加起来。

    为什么要设置内存缓冲区？    批量收集map的结果，减少磁盘IO次数，提高效率。

    磁盘文件要写到哪里？     

         写磁盘将按照轮询方式写到mapred.local.dir属性指定的作业特定子目录的目录中。也就是存放在TaskTracker够得着的某个本地目录，每一个reduce task不断通过RPC从JobTracker中获取map task是否完成的信息，如果reduce task得到通知，获知某台TaskTracker上的map task完成，Shuffle的后半段就开始了。

    所有的合并究竟是为了什么？

         因为map节点和reduce节点之间的数据拷贝是通过网络进行拷贝的，数据量越小，拷贝的越快，相应的处理也就越快，那个，合并的目的就是减少map的输出数据量，是网络拷贝尽可能快。

需要特殊说明的是，以上的步骤，都是在本地机器上完成，并不需要通过网络进行数据的传输。    

reduce段的Shuffle细节：

    （1）     copy阶段

             reduce进程启动一些数据的copy线程，这个线程叫做fetcher线程，通过http方式请求map task所在的TaskTracker，来获取map task的输出数据。

             reduce拷贝数据，不是进行随意的拷贝，之前的partition，已经将数据分好区，reduce只是拷贝各个map上分割给自己的那一部分数据，拷贝到本地后，从每一个map上拷贝过来的数据都是一个小文件，也是需要对这些小文件进行合并的。合并以后，输出到reduce进行处理。