MapReduce原理入门（附源码解析）
序言
本篇旨在介绍MapReduce的原理及实现细节，一些核心步骤会附带源码解析。MapReduce是配合HDFS产生的，HDFS负责分布式存储，MapReduce负责分布式计算。虽然已经有很多技术成熟的框架计算速度远超过MapReduce，如Spark，但是作为分布式计算的开山鼻祖，MapReduce的思想足够经典，仍然值得学习。
本文面向入门读者，不需要过多的编程基础，不过建议先阅读上一篇：HDFS原理入门。
什么是分布式计算？
当某文件数据很大（可能有几百TB），分布的存储在各个机器时，如果需要对文件整体执行某个任务，如：统计整个文件的某个词的词频（出现次数），或者统计文件某数据的最大值，如何效率较高的完成任务呢？
这里我们需要考虑两个问题，一是CPU的限制，我们要尽量减少程序循环的层数，减少循环的次数，减少CPU运行时间。另一个是网络IO的限制，由于数据不在同一个机器，分布式计算难免需要网络IO进行数据同步，而数据从网卡到计算机IO总线再到磁盘往往是最耗时间的。
我们首先考虑：如果不需要网络IO，单机的计算能解决多少问题？对于统计词频来说，我们分别扫描每个机器的数据分片，这样我们只能统计出每个文件分片的词频，距离最终结果还需要将每个机器的结果加起来。此时我们发现，在分布式计算中，我们不需要通过网络同步所有的数据，只需要同步这些“中间结果”即可，这可以大大降低网络IO。以统计最大值为例，我们可以分别的统计每个分片的最大值，然后找到这些最大值中最大的那一个。
总结的讲，分布式计算可以先进行单机的计算，这一步主要使用CPU，没有太多IO过程，比较快。第二部，将中间结果进行统一的收集，做最终计算，这一步需要IO同步数据，但是仅仅是同步这些中间数据。实际上MapReduce的原理也正是如此，第一步单机扫描的过程是Map过程，生成中间数据，第二部统一的计算是Reduce过程，产出最终结果。中间的数据同步是MapReduce的shuffle过程，同步的数据格式是key-value对（由Map过程生成的）。需要注意，Map的数量与Reduce的数量都可以设置，Reduce也可以是多个（默认是一个）。如果是多个Reduce，我们需要Map提供分区号，以保证相同的key交由同一个Reduce节点处理。后续将详细进行解释。
能否举例说明MapReduce具体是如何做的？
以词频统计为例，假如我们将某哲学书分布式存储于两个节点，且由两个Map节点，两个Reduce节点处理，统计其中各个哲学家出现的次数。首先Map过程会在每个节点分别扫描词频，每出现一次，value就是1，可以重复，假设结果如下：
Map节点1：
| 哲学家（key） | 出现（value） |
|---|---|
| 柏拉图 | 1 |
| 柏拉图 | 1 |
| 罗素 | 1 |
| 柏拉图 | 1 |
| 康德 | 1 |
| 罗素 | 1 |
Map节点2：
| 哲学家（key） | 出现（value） |
|---|---|
| 莱布尼兹 | 1 |
| 柏拉图 | 1 |
| 德谟克里特 | 1 |
| 马克思 | 1 |
| 罗素 | 1 |
| 柏拉图 | 1 |
此时我们需要思考一个问题，Reduce节点有两个，Map节点怎么知道将这些中间数据交给哪个Reduce节点呢？
这里会用到分区机制，Map节点会根据key的值取哈希码，然后模掉Reduce节点的个数（这里是模2）取余数作为分区号。这里有两点需要说明：
- 我们并不在意这里产生哈希冲突，只要保证相同的key分配到同一个Reduce节点就可以，而哈希值取模完全可以做到。
- 实际过程中，Map节点会将数据排序，把相同的key放到一起，主要是为了Reduce节点拉数据时的效率更高。
最终同步给Reduce节点的中间数据会变成：
Map节点1：
| 哲学家（key） | 出现（value） | 分区号 |
|---|---|---|
| 柏拉图 | 1 | 1 |
| 柏拉图 | 1 | 1 |
| 柏拉图 | 1 | 1 |
| 罗素 | 1 | 0 |
| 罗素 | 1 | 0 |
| 康德 | 1 | 0 |
Map节点2：
| 哲学家（key） | 出现（value） | 分区号 |
|---|---|---|
| 柏拉图 | 1 | 1 |
| 柏拉图 | 1 | 1 |
| 德谟克里特 | 1 | 1 |
| 莱布尼兹 | 1 | 1 |
| 罗素 | 1 | 0 |
| 马克思 | 1 | 0 |
此时Reduce节点可以根据分区号计算所需数据，分区号为0的给第一个节点，分区号为1的给第二个节点：
Reduce节点1：
| 哲学家（key） | 出现（value） | 分区号 |
|---|---|---|
| 罗素 | 1 | 0 |
| 罗素 | 1 | 0 |
| 康德 | 1 | 0 |
| 罗素 | 1 | 0 |
| 马克思 | 1 | 0 |
Reduce节点2：
| 哲学家（key） | 出现（value） | 分区号 |
|---|---|---|
| 柏拉图 | 1 | 1 |
| 柏拉图 | 1 | 1 |
| 柏拉图 | 1 | 1 |
| 柏拉图 | 1 | 1 |
| 柏拉图 | 1 | 1 |
| 德谟克里特 | 1 | 1 |
| 莱布尼兹 | 1 | 1 |
接下来，我们让Reduce节点将相同的key合并起来，合并时将value求和，Mapreduce会提供相关的api，于是两个Reduce节点分别输出最终的文件：
Reduce节点1：
| 哲学家（key） | 出现总次数（value） |
|---|---|
| 罗素 | 3 |
| 康德 | 2 |
| 马克思 | 1 |
Reduce节点2：
| 哲学家（key） | 出现总次数（value） |
|---|---|
| 柏拉图 | 5 |
| 德谟克里特 | 1 |
| 莱布尼兹 | 1 |
以上就是粗略的mapreduce计算流程。此时可能有部分读者已经发现，中间数据是可以被优化的，我们不需要同步给Reduce节点三条同样的{key: “柏拉图”, value: 1}，可以在map节点事先做一次合并，然后同步给reduce节点一条{key: “柏拉图”, value: 3}即可。这在大数据的场景下可以有效提高效率，实际上mapreduce是支持这样做的，这就是mapreduce的“combine机制”：在每个map节点先做一次reduce任务。combine默认是关闭的，需要我们手动配置开启，更多combine机制细节将会在源码分析中展示。
假如只有一个Reduce节点，是不是没有必要计算分区号了？
是的。mapreduce是默认单reduce节点的，采用的方案也简单，就是将全部键值对推送给该reduce节点即可，只有开启多reduce节点时才会采用分区机制，以保证相同的key分给同一个reduce。
Map节点的计算单位是否就是HDFS中文件分片的“block”？
按照mapreduce系统中的称呼，map节点任务扫描的文件块叫做split，并不完全等于hdfs中的block，实际上是对block做了一层解耦，让用户自行指定大小。
split默认大小等于block，但是我们要注意其中仍有细微的区别。回忆一下，在hdfs讲解中我们提到，block是严格按照字节切分的，并不按照行切分。假如设定一个block是64MB，那么到了64MB时，不论这行数据有多长，都会截断，这一行剩下的部分放到下个block里，而我们计算时必须要保证这一行的完整性。例如在哲学书中有这样一句话：“在雅典，柏拉图开创学院研究数学与天文学。”在前一个block末尾存有：“在雅典，柏拉”，后一个block开头存有：“图开创学院研究数学与天文学。”如果不加任何处理，我们在统计哲学家词频的时候会忽略掉这里被切分开的“柏拉图”。mapreduce解决这一问题的方案是非常巧妙的，在生成split时，每个block会向下一个block要来一部分数据，直到第一个换行符为止。这样就保证了自己最后剩下的小尾巴可以凑成一行完整的数据，同样的，每个block也会扔掉第一个换行符之前的数据，不算在自己的split中（因为这部分数据在上一个split里）。所以在map任务中实际上也是有少量网络IO的，只有第一行的数据需要交换同步。
如果一个block正好切分在换行符后面（刚好切分完一行），没有留下任何小尾巴，还会拉取下一个block的第一行数据吗？
仍然会的。主要是保证了程序的统一性，就算是没有小尾巴，也会找下一个block拉取一行，下一个block也会把第一行扔掉。
如果split大小不等于block大小会发生什么？
我们可以设置split最大值或者最小值来调节split（后文源码分析的部分会展示这里的源码计算逻辑），当split大小不等于block时，mapreduce会记录现有的split有多大的偏移量（位于整个文件中的哪个位置），根据这个偏移量找到对应所在的block，然后一直读满split大小，如果不够就去找下一个block同步数据，这其中可能会产生较多的IO。
Map任务完整的shuffle流程是什么，Reduce任务如何取得数据？
首先我们应当知道：Map生成中间数据后，并非是通过网络IO将数据发送到其它节点，大数据计算的核心思路是：计算向数据移动，减少数据的IO。这里用到了大数据框架常用的设计模式——迭代器设计模式（请读者自行查阅资料了解实现思路，迭代器模式对于大数据计算十分重要）。Map任务实际上是将中间数据写入磁盘，Reduce任务实际上是向数据所在的节点分发了迭代器，真正实现了计算向数据移动。这里会涉及到数据资源的管理，计算资源的管理，我们放到后面详细讨论。
在大数据场景下，map任务扫描大块文件，生成中间数据时，内存往往是不够的，mapreduce的解决方案是map所在主机内存快要不够时，会将数据进行排序（对分区和key排序，使相同的分区，相同的key排到一起）然后写入磁盘文件，此后每次内存满了都会将数据排序并续写到这个文件末尾，这个过程称为：内存溢写。此时在磁盘上得到的文件整体是无序的，但是每次溢写的分块上是有序的。了解数据结构与算法的读者可以在这里暂停一下，计算一下复杂度。每次在内存中排序的复杂度为O(n*log(n))，对于最终的“内部分块有序，整体无序”的文件，可以采用归并排序，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)，这在工程的效率上往往是可以接受的。
Reduce任务在Map任务结束后，会拿到一系列中间文件，Reduce仍然会对这些文件做归并排序，这里需要备注一句：读者完全可以理解为，reduce节点将文件全部排序完毕后再进行计算，实际上mapreduce在这一步有所优化，是在归并排序的同时进行的计算，实际上只排序了一部分，这也是依托与迭代器设计模式实现的。不过此处不浪费篇幅阐述这些细节，读者只需理解为排序后计算也是没有问题的，具体细节在源码分析时会展示。
当了解了shuffle流程后，我们就可以理解，单机节点的CPU内存并不会成为大数据计算的限制因素，因为全文件排序是采用的归并排序，而归并排序的空间复杂度是O(1)的。
MapReduce如何完成的计算向数据移动，如何完成的资源调度？
mapreduce在hadoop推出yarn框架前后所使用的架构是不同的，我们将分别介绍新旧框架的具体实现。
在yarn发布之前，mapreduce是和hdfs配套使用的，架构设计也高度耦合在一起。从宏观上看，解决的思路就是将mapreduce任务的jar包移动到存储数据的DataNode上运行，以完成计算向数据移动。mapreduce使用的也是主从结构的设计，JobTracker是主节点，TaskTracker是从节点。在hdfs的每个DataNode上