MapReduce 框架原理

Posted 2021-11-04 NC_NE

一、MapReduce 框架原理

        一图胜过千言万语

二、切片与 MapTask 并行度决定机制

数据块：Block 是 HDFS 物理上把数据分成一块一块。数据块是 HDFS 存储数据单位。

数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。数据切片是 MapReduce 程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个 MapTask，所以切片数决定了MapTask并行数

三、Shuffle 过程

Map 方法之后，Reduce 方法之前的数据处理过程称之为 Shuffle。

四、MapReduce工作机制

主要分为MapTask机制，ReduceTask机制

        3.1 MapTask 工作机制

（1）Read 阶段：MapTask 通过 InputFormat 获得的 RecordReader，从输入 InputSplit 中解析出一个个 key/value。

（2）Map 阶段：该阶段主要是将解析出的 key/value 交给用户编写 map()函数处理，并产生一系列新的 key/value。

（3）Collect 收集阶段：承接Map阶段的新的key/value数据调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的 key/value 分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。

（4）Spill 溢写阶段：当环形缓冲区满后，环形缓冲区的数据将写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。

        溢写阶段详情：

                步骤 1：利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区编号Partition 进行排序，然后对分区内的数据按照key的索引以字典顺序进行快速排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照 key 有序。

                步骤 2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件 output/spillN.out（N 表示当前溢写次数）中。如果用户设置了 Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。

                步骤 3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构 SpillRecord 中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过 1MB，则将内存索引写到文件 output/spillN.out.index 中。

（5）Merge 阶段：当所有数据处理完后，MapTask 会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out 中，同时生成相应的索引文件 output/file.out.index。在进行文件合并过程中，MapTask 以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并 mapreduce.task.io.sort.factor（默认 10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。让每个 MapTask 最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。

        3.2 ReduceTask 工作机制

（1）Copy 阶段：ReduceTask 从各个 MapTask 上按照分区进行远程拷贝数据，先写到内存上，如果内存不够则写入到磁盘上。

（2）Sort 阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask 启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。按照 MapReduce 语义，用户编写 reduce()函数输入数据是按 key 进行聚集的一组数据。为了将 key 相同的数据聚在一起，采用了归并排序的策略。由于各个 MapTask 已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask 只需对所有数据进行一次归并排序即可。

（3）Reduce 阶段：reduce()函数将计算结果写到 HDFS 上