hadoop核心逻辑shuffle代码分析-map端
首先要推荐一下：http://www.alidata.org/archives/1470
阿里的大牛在上面的文章中比较详细的介绍了shuffle过程中mapper和reduce的每个过程，强烈推荐先读一下。
不过，上文没有写明一些实现的细节，比如：spill的过程，mapper生成文件的partition是怎么做的等等，相信有很多人跟我一样在看了上面的文章后还是有很多疑问，我也是带着疑问花了很久的看了cdh4.1.0版本shuffle的逻辑，整理成本文，为以后回顾所用。
首先用一张图展示下map的流程：
在上图中，我们假设此次mapreduce有多个mapper和2个reducer，p0 p1分别代表该数据应该分配到哪个reducer端。我将mapper的过程大致分为5个过程。
1.prepare Input。
Mapreduce程序都需要指定输入文件，输入的格式有很多种，最常见的是保存在hdfs上的文本文件。在用户提交job到jobtrack(ResourceManager)前的job就会根据用户的输入文件计算出需要多少mapper，多少reducer，mapper的输入InputSplit有多大，block块名称等。mapper在prepare input阶段只需要根据inputFormat类型创建对应的RecordReader打开对应的inputSplit分片即可。如果job配置了combiner还需初始化combiner。代码见MapTask类run方法
2.mapper process
这里的mapper指用户使用或自己继承的mapper类，这也是所有初学mapreduce的同学首先看到的类。
/**
* 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);
}
可以看到mapper默认的map方法就是取出key，value并放到context对象中。context对象包装了一个内存中的buf，下面会介绍。
public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
setup(context);
while (context.nextKeyValue()) {
map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
}
cleanup(context);
}
run方法就是mapper实际运行的过程：不停的从context的inputSplit对象中取出keyvalue对，通过map方法处理再保存到context包装的内存buf中。
3.buffer in memery
key value在写入context中后实际是写入MapOutputBuffer类中。在第一个阶段的初始化过程中，MapOutputBuffer类会根据配置文件初始化内存buffer，我们来看下都有哪些参数：
key value在写入context中后实际是写入MapOutputBuffer类中。在第一个阶段的初始化过程中，MapOutputBuffer类会根据配置文件初始化内存buffer，我们来看下都有哪些参数：
partitions = job.getNumReduceTasks();
rfs = ((LocalFileSystem)FileSystem.getLocal(job)).getRaw();
//sanity checks
final float spillper =
job.getFloat(JobContext.MAP_SORT_SPILL_PERCENT, (float)0.8);
final int sortmb = job.getInt(JobContext.IO_SORT_MB, 100);
indexCacheMemoryLimit = job.getInt(JobContext.INDEX_CACHE_MEMORY_LIMIT,
INDEX_CACHE_MEMORY_LIMIT_DEFAULT);
if (spillper > (float)1.0 || spillper <= (float)0.0) {
throw new IOException("Invalid \"" + JobContext.MAP_SORT_SPILL_PERCENT +
"\": " + spillper);
}
if ((sortmb & 0x7FF) != sortmb) {
throw new IOException(
"Invalid \"" + JobContext.IO_SORT_MB + "\": " + sortmb);
}
sorter = ReflectionUtils.newInstance(job.getClass("map.sort.class",
QuickSort.class, IndexedSorter.class), job);
partition：mapper的数据需要分配到reduce端的个数，由用户的job指定，默认为1.
spillper：内存buf使用到此比例就会触发spill，将内存中的数据flush成一个文件。默认为0.8
sortmb：内存buf的大小，默认100MB
indexCacheMemoryLimit：内存index的大小。默认为1024*1024
sorter：对mapper输出的key的排序，默认是快排
内存buffer比较复杂，贴一张图介绍一下这块内存buf的结构：
当一对keyvalue写入时首先会从wrap buf的右侧开始往左写，同时，会把一条keyvalue的meta信息（partition，keystart，valuestart）写入到最左边的index区域。当wrap buf大小达到spill的触发比例后会block写入，挖出一部分数据开始spill，直到spill完成后才能继续写，不过写入位置不会置零，而是类似循环buf那样，在spill掉数据后可以重复利用内存中的buf区域。
这里单独讲一下partition：
@Override
public void write(K key, V value) throws IOException, InterruptedException {
collector.collect(key, value,
partitioner.getPartition(key, value, partitions));
}
在keyvalue对写入MapOutputBuffer时会调用partitioner.getPartition方法计算partition即应该分配到哪个reducer，这里的partition只是在内存的buf的index区写入一条记录而已，和下一个部分的partition不一样哦。看下默认的partitioner：HashPartition
/** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
public int getPartition(K key, V value,
int numReduceTasks) {
return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
}
HashPartition只是把key hash后按reduceTask的个数取模，因此一般来说，不同的key分配到哪个reducer是随即的！所以，reducer内的所有数据是有序的，但reducer之间的数据却是乱序的！要想数据整体排序，要不只设一个reducer，要不使用TotalOrderPartitioner！
4.Partition Sort Store
在第四步中，partition是和sort一起做的，负责Spill的线程在拿到一段内存buf后会调用QuickSort的sort方法进行内存中的快排。
sorter.sort(MapOutputBuffer.this, mstart, mend, reporter);
排序的算法是先按keyvalue记录的partition排序后按key的compare方法：
public int compare(final int mi, final int mj) {
final int kvi = offsetFor(mi % maxRec);
final int kvj = offsetFor(mj % maxRec);
final int kvip = kvmeta.get(kvi + PARTITION);
final int kvjp = kvmeta.get(kvj + PARTITION);
// sort by partition
if (kvip != kvjp) {
return kvip - kvjp;
}
// sort by key
return comparator.compare(kvbuffer,
kvmeta.get(kvi + KEYSTART),
kvmeta.get(kvi + VALSTART) - kvmeta.get(kvi + KEYSTART),
kvbuffer,
kvmeta.get(kvj + KEYSTART),
kvmeta.get(kvj + VALSTART) - kvmeta.get(kvj + KEYSTART));
}
因此，mapper输出的keyvalue首先是按partition聚合。而我们如果指定key的compare方法会在这里生效并进行排序。最后，一次spill的输出文件类似下图。
在对内存中的buf排序后开始写文件。
for (int i = 0; i < partitions; ++i) {
IFile.Writer<K, V> writer = null;
try {
long segmentStart = out.getPos();
writer = new Writer<K, V>(job, out, keyClass, valClass, codec,
spilledRecordsCounter);
if (combinerRunner == null) {
// spill directly
DataInputBuffer key = new DataInputBuffer();
while (spindex < mend &&
kvmeta.get(offsetFor(spindex % maxRec) + PARTITION) == i) {
final int kvoff = offsetFor(spindex % maxRec);
key.reset(kvbuffer, kvmeta.get(kvoff + KEYSTART),
(kvmeta.get(kvoff + VALSTART) -
kvmeta.get(kvoff + KEYSTART)));
getVBytesForOffset(kvoff, value);
writer.append(key, value);
++spindex;
}
} else {
int spstart = spindex;
while (spindex < mend &&
kvmeta.get(offsetFor(spindex % maxRec)
+ PARTITION) == i) {
++spindex;
}
// Note: we would like to avoid the combiner if we've fewer
// than some threshold of records for a partition
if (spstart != spindex) {
combineCollector.setWriter(writer);
RawKeyValueIterator kvIter =
new MRResultIterator(spstart, spindex);
combinerRunner.combine(kvIter, combineCollector);
}
}
如果job没有定义combiner则直接写文件，
如果有combiner则在这里进行combine。在生成spill文件后还会将此次spillRecord的记录写在一个index文件中。
Path indexFilename =
mapOutputFile.getSpillIndexFileForWrite(numSpills, partitions
* MAP_OUTPUT_INDEX_RECORD_LENGTH);
spillRec.writeToFile(indexFilename, job);
rec.startOffset = segmentStart;
rec.rawLength = writer.getRawLength();
rec.partLength = writer.getCompressedLength();
spillRec.putIndex(rec, i);
5.merge
当mapper执行完毕后，就进入merge阶段。首先看下相关的配置参数：
int mergeFactor = job.getInt(JobContext.IO_SORT_FACTOR, 100);
mergeFactor：同时merge的文件数。
merge阶段的目的是将多个spill生成的中间文件合并为一个输出文件，这里的合并不同于combiner，无论有没有配置combiner这里的merge都会执行。merge阶段的输出是一个数据文件MapFinalOutputFile和一个index文件。看下相关代码：
RawKeyValueIterator kvIter = Merger.merge(job, rfs,
keyClass, valClass, codec,
segmentList, mergeFactor,
new Path(mapId.toString()),
job.getOutputKeyComparator(), reporter, sortSegments,
null, spilledRecordsCounter, sortPhase.phase());
//write merged output to disk
long segmentStart = finalOut.getPos();
Writer<K, V> writer =
new Writer<K, V>(job, finalOut, keyClass, valClass, codec,
spilledRecordsCounter);
if (combinerRunner == null || numSpills < minSpillsForCombine) {
Merger.writeFile(kvIter, writer, reporter, job);
} else {
combineCollector.setWriter(writer);
combinerRunner.combine(kvIter, combineCollector);
}
说下merge的算法。每个spill生成的文件中keyvalue都是有序的，但不同的文件却是乱序的，类似多个有序文件的多路归并算法。Merger分别取出需要merge的spillfile的最小的keyvalue，放入一个内存堆中，每次从堆中取出一个最小的值，并把此值保存到merge的输出文件中。这里和hbase中scan的算法非常相似，在分布式系统中多路归并排序真是当红小生啊！
这里merge时不同的partition的key是不会比较的，只有相同的partition的keyvalue才会进行排序和合并。最后的输出文件类似下图。
如果用户定义了combiner，在merge的过程中也会进行combine，因为虽然第四步中combine过但那只是部分输入的combine，在merge时仍然需要combine。这里有人问了，既然这里有combiner，为啥在spill输出时还要combine纳，我认为是因为每次combine都会大大减少输出文件的大小，spill时就combine能减少一定的IO操作。
在merge完后会把不同partition的信息保存进一个index文件以便之后reducer来拉自己部分的数据。
// record offsets
rec.startOffset = segmentStart;
rec.rawLength = writer.getRawLength();
rec.partLength = writer.getCompressedLength();
spillRec.putIndex(rec, parts);
最后，我们再对mapper过程中的要点总结一下：
1.对map输出<key,value>的分区（partition）是在写入内存buf前就做好的了，方法是对key的hash。我们可以通过继承Partitioner类自己实现分区，将自己想要的数据分到同一个reducer中。
2.写入内存buf速度是非常快的，但spill过程会block写入。因此，对内存buf相关参数的调优是mapreduce调优的重点之一。
3.对数据的排序是基于MapOutKey排序的，因此，我们可以重载对应的方法实现customize的排序顺序
4.combine在spill和merge中都是进行。多次的combine会减少mapreduce中的IO操作，如果使用得当会很好的提高性能。但需要注意的是要深刻理解combine的意义，比如平均值就不适合用combine。