mapreduce 原理

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图解

流程分析:

Map端:

1.每个输入分片会让一个map任务来处理,默认情况下,以HDFS的一个块的大小(默认为128M)为一个分片,当然我们也可以设置块的大小(一个分片大小决定于分片最大值,分片最小值和块大小 ,一般对应块大小)。

map数以及分片大小的决定原理:

计算分片大小的公式是:

goalSize = totalSize / mapred.map.tasks

minSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}

splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size))

totalSize是一个JOB的所有map总的输入大小,即Map input bytes。参数mapred.map.tasks的默认值是2,我们可以更改这个参数的值。计算好了goalSize之后还要确定上限和下限。

下限是max {mapred.min.split.size, minSplitSize} 。参数mapred.min.split.size的默认值为1个字节,minSplitSize随着File Format的不同而不同。

上限是dfs.block.size,它的默认值是128兆。

map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区(buffer in memory)中(该缓冲区的大小默认为100M,由io.sort.mb属性控制),当该缓冲区快要溢出时(默认为缓冲区大小的80%,由io.sort.spill.percent属性控制),会在本地文件系统中创建一个溢出文件,将该缓冲区中的数据写入这个文件。

2.在写入磁盘之前,线程首先根据reduce任务的数目将数据划分为相同数目的分区,也就是一个reduce任务对应一个分区的数据。这样做是为了避免有些reduce任务分配到大量数据,而有些reduce任务却分到很少数据,甚至没有分到数据的尴尬局面。其实分区就是对数据进行hash的过程。然后对每个分区中的数据进行排序,如果此时设置了Combiner,将排序后的结果进行Combia操作,这样做的目的是让尽可能少的数据写入到磁盘。

3.当map任务输出最后一个记录时,可能会有很多的溢出文件,这时需要将这些文件合并。合并的过程中会不断地进行排序和combia操作,目的有两个:1.尽量减少每次写入磁盘的数据量;2.尽量减少下一复制阶段网络传输的数据量。最后合并成了一个已分区且已排序的文件。为了减少网络传输的数据量,这里可以将数据压缩,只要将mapred.compress.map.out设置为true就可以了。

4.将分区中的数据拷贝给相对应的reduce任务。有人可能会问:分区中的数据怎么知道它对应的reduce是哪个呢?其实map任务一直和其父TaskTracker保持联系,而TaskTracker又一直和JobTracker保持心跳。所以JobTracker中保存了整个集群中的宏观信息。只要reduce任务向JobTracker获取对应的map输出位置就ok了哦。

到这里,map端就分析完了。那到底什么是Shuffle呢?Shuffle的中文意思是“洗牌”,如果我们这样看:一个map产生的数据,结果通过hash过程分区却分配给了不同的reduce任务,是不是一个对数据洗牌的过程呢?

Reduce端:

1.Reduce会接收到不同map任务传来的数据(数据为reduce拉取map结果),并且每个map生成的结果数据都是有序的。如果reduce端获得的数据量相当小,则直接存储在内存中(缓冲区大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent属性控制,表示用作此用途的堆空间的百分比),如果数据量超过了该缓冲区大小的一定比例(由mapred.job.shuffle.merge.percent决定),则对数据合并后溢写到磁盘中。

2.随着溢写文件的增多,后台线程会将它们合并成一个更大的有序的文件,这样做是为了给后面的合并节省时间。其实不管在map端还是reduce端,MapReduce都是反复地执行排序,合并操作,现在终于明白了有些人为什么会说:排序是hadoop的灵魂。

3.合并的过程中会产生许多的中间文件(写入磁盘了),但MapReduce会让写入磁盘的数据尽可能地少,并且最后一次合并的结果并没有写入磁盘,而是直接输入到reduce函数。

mapreduce 使用的排序为归并排序

定义:


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