MapReduce中的map与reduce

 

 

本文主要介绍MapReduce的map与reduce所包含的各各阶段

        MapReduce中的每个map任务可以细分4个阶段：record reader、mapper、combiner和partitioner。map任务的输出被称

为中间键和中间值，会被发送到reducer做后续处理。reduce任务可以分为4个阶段：混排（shuffle）、排序（sort）、reducer

和输出格式（output format）。map任务运行的节点会优先选择在数据所在的节点，因此，一般可以通过在本地机器上进行计算

来减少数据的网络传输。

        Mapreduce作业的输入是一系列存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的文件。在MapReduce中，这些文件通过输入格

式（input format）被分成了一系列的输入split（input split）。输入split可以看做是文件在字节层面的分块表示，每个split由一

个map任务负责处理。

record reader

        record reader通过输入格式将输入split解析成记录。record reader的目的只是将输入数据解析成记录，但不负责解析记录

本身。它将数据转化为键/值（key/value）对的形式，并传递给mapper处理。通常键是数据在文件中的位置，值是组成记录的

数据块。

map

        在mapper中，用户定义的map代码通过处理record reader解析的每个键/值对来产生0个或多个新的键/值对结果。键/值的

选择对MapReduce作业的完成效率来说非常重要。键是数据在reducer中处理时被分组的依据，值是reducer需要分析的数

据。

combiner

        combiner是一个可选的本地reducer，可以在map阶段聚合数据。combiner通过执行用户指定的来自mapper的中间键对

map的中间结果做单个map范围内的聚合。

        例如，一个聚合的计数是每个部分计数的总和，用户可以先将每个中间结果取和，再将中间结果的和相加，从而得到最终

结果。

        在很多情况下，这样可以明显地减少通过网络传输的数据量。在网络上发送一次（hello,3）要比三次（hello，1）节省更

多的字节量。通过combiner可以产生特别大的性能提升，并且没有副作用，因此combiner的应用非常广泛。

partitioner

        partitioner的作用是将mapper（如果使用了combiner的话就是combiner）输出的键/值对拆分为分片（shard），每reducer

对应一个分片。默认情况下，partitioner先计算目标的散列值（通常为md5值）。然后，通过reducer个数执行取模运算

key.hashCode()%(reducer的个数)。这种方式不仅能够随机地将整个键空间平均分发给每个reducer，同时也能确保不同mapper

产生的相同键能被分发至同一个reducer。用户可以定制partitioner的默认行为，并可以使用更高级的模式，如排序。当然，一

般情况下是不需要改写partitioner的。对于每个map任务，其分好区的数据最终会写入本地文件系统，等待其各自的reducer拉

取。

混排和排序

        reduce任务开始于混排和排序这一步骤。该步骤主要是将所有partitioner写入的输出文件拉取到运行reducer的本地机器

上，然后将这些数据按照键排序并写到一个较大的数据列表中。排序的目的是将相同键的记录聚合在一起，这样其所对应的值

就可以很方便地在reduce任务中进行迭代处理。这个过程完全不可定制，而且是由框架自动处理的。开发人员只能通过自定义

Comparator对象来确定键如何排序和分组。

reduce

        reducer将已经分好组的数据作为输入，并依次为每个键对应分组执行reduce函数。reduce函数的输入是键以及包含与该键

对应的所有值的迭代器。在后文介绍的模式中，我们将看到在这个函数中有很多种处理方法。这些数据可以被聚合、过滤或以

多种方式合并。当reduce函数执行完毕后，会将0个或多个键/值对发送到最后的处理步骤——输出格式。和map函数一样，因

为reduce函数是业务处理逻辑的核心部分，所以不同作业的reduce函数也是不相同。

输出格式

        输出格式获取reduce函数输出的最终键/值对，并通过record write将它写入到输出文件中。每条记录的键和值默认通过tab

分隔，不同记录通过换行符分隔。虽然一般情况下可以通过自定义实现非常多的输出格式，但是，不管什么格式，最终的结果

都将写到HDFS上。

附：

Mapper、Reducer类的源码，通过源码我们可以了解到在map、reduce阶段也可以做一些自定义处理。

Mapper类中有4个主要的函数分别是：setup、map、cleanup、run，源码如下：

 

public class Mapper {

  /**
	* The Context passed on to the {@link Mapper} implementations.
	*/
  public abstract class Context
    implements MapContext {
  }
  
 /**
   * Called once at the beginning of the task.
   */
  protected void setup(Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
    // NOTHING
  }

  /**
   * Called once for each key/value pair in the input split. Most applications
   * should override this, but the default is the identity function.
   */
  @SuppressWarnings("unchecked")
  protected void map(KEYIN key, VALUEIN value, 
                     Context context) throws IOException, InterruptedException {
    context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
  }

  /**
   * Called once at the end of the task.
   */
  protected void cleanup(Context context
                         ) throws IOException, InterruptedException {
    // NOTHING
  }
  
  /**
   * Expert users can override this method for more complete control over the
   * execution of the Mapper.
   * @param context
   * @throws IOException
   */
  public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
    setup(context);
    try {
      while (context.nextKeyValue()) {
        map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
      }
    } finally {
      cleanup(context);
    }
  }
}

        由源码可知，当调用到map时，通常会先执行一个setup函数，最后会执行一个cleanup函数。而默认情况下，这两个函数 的内容都是nothing。因此，

 

当map方法不符合应用要求时，可以试着通过增加setup和cleanup的内容来满足应用的需求。

Recuder类中也有4个主要的函数分别是：setup、reduce、cleanup、run，源码如下：

 

public class Reducer {

	public abstract class Context
			implements ReduceContext {
	}

	protected void setup(Context context
	                    ) throws IOException, InterruptedException {
		// NOTHING
	}

	@SuppressWarnings("unchecked")
	protected void reduce(KEYIN key, Iterable values, Context context
	                     ) throws IOException, InterruptedException {
		for(VALUEIN value: values) {
			context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);
		}
	}
	
	protected void cleanup(Context context
	                      ) throws IOException, InterruptedException {
		// NOTHING
	}

	public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
		setup(context);
		try {
			while (context.nextKey()) {
				reduce(context.getCurrentKey(), context.getValues(), context);
				// If a back up store is used, reset it
				Iterator iter = context.getValues().iterator();
				if(iter instanceof ReduceContext.ValueIterator) {
					((ReduceContext.ValueIterator)iter).resetBackupStore();
				}
			}
		} finally {
			cleanup(context);
		}
	}
}

       由源码可知，当调用到reduce时，通常会先执行一个setup函数，最后会执行一个cleanup函数。而默认情况下，这两个函数的内容都是nothing。因此

 

一般情况下reduce是中的setup和cleanup是没有内容的，当处理结果不符合或需要更多处理时我们要编写setup和cleanup的内容。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/baalhuo/p/5762087.html