MapReduce Shuffle过程

MapReduce Shuffle 过程详解

一、MapReduce Shuffle过程

1、 Map
Shuffle过程

2、 Reduce
Shuffle过程

二、Map Shuffle过程

1、   环形缓冲区

Map输出结果是先放入内存中的一个环形缓冲区，这个环形缓冲区默认大小为100M(这个大小可以在io.sort.mb属性中设置)，当环形缓冲区里的数据量达到阀值时（这个值可以在io.sort.spill.percent属性中设置）就会溢出写入到磁盘，环形缓冲区是遵循先进先出原则，Map输出一直不停地写入，一个后台进程不时地读取后写入磁盘，如果写入速度快于读取速度导致环形缓冲区里满了时，map输出会被阻塞直到写磁盘过程结束。

2、   分区

从环形缓冲区溢出到磁盘过程，是将数据写入mapred.local.dir属性指定目录下的特定子目录的过程。

但是在真正写入磁盘之前，要进行一系列的操作，首先就是对于每个键，根据规则计算出来将来要输出到哪个reduce，根据reduce不同分不同的区，分区是在内存里分的，分区的个数和将来的reduce个数是一致的。

3、   排序

在每个分区上，会根据键进行排序。

4、   combiner

combiner方法是对于map输出的结果按照业务逻辑预先进行处理，目的是对数据进行合并，减少map输出的数据量。

排序后，如果指定了conmbiner方法，就运行combiner方法使得map的结果更紧凑，从而减少写入磁盘和将来网络传输的数据量。

5、   合并溢出文件

环形缓冲区每次溢出，都会生成一个文件，所以在map任务全部完成之前，会进行合并成为一个溢出文件，每次溢出的各个文件都是按照分区进行排好序的，所以在合并文件过程中，也要进行分区和排序，最终形成一个已经分区和排好序的map输出文件。

在合并文件时，如果文件个数大于某个指定的数量（可以在min.num.spills.for.combine属性设置），就会进再次combiner操作，如果文件太少，效果和效率上，就不值得花时间再去执行combiner来减少数据量了。

6、   压缩

Map输出结果在进行了一系列的分区、排序、combiner合并、合并溢出文件后，得到一个map最终的结果后，就应该真正存储这个结果了，在存储之前，可以对最终结果数据进行压缩，一是可以节约磁盘空间，而是可以减少传递给reduce时的网络传输数据量。

默认是不进行压缩的，可以在mapred.compress.map.output属性设置为true就启用了压缩，而压缩的算法有很多，可以在mapred.map.output.compression.codec属性中指定采用的压缩算法，具体压缩详情，可以看本文的后面部分的介绍。

三、Reduce Shuffle过程

1、   复制数据

各个map完成时间肯定是不同的，只要有一个map执行完成，reduce就开始去从已完成的map节点上复制输出文件中属于它的分区中的数据，reduce端是多线程并行来复制各个map节点的输出文件的，线程数可以在mapred.reduce.parallel.copies属性中设置。

reduce将复制来的数据放入内存缓冲区（缓冲区大小可以在mapred.job.shuffle.input.buffer.percent属性中设置）。当内存缓冲区中数据达到阀值大小或者达到map输出阀值，就会溢写到磁盘。

写入磁盘之前，会对各个map节点来的数据进行合并排序，合并时如果指定了combiner，则会再次执行combiner以尽量减少写入磁盘的数据量。为了合并，如果map输出是压缩过的，要在内存中先解压缩后合并。

2、   合并排序

合并排序其实是和复制文件同时并行执行的，最终目的是将来自各个map节点的数据合并并排序后，形成一个文件。

3、   分组

分组是将相同key的键值对分为一组，一组是一个列表，列表中每一组在一次reduce方法中处理。

4、   执行Reduce方法

Reduce端的Shuffle完成后，就交由reduce方法来进行处理了。

四、MapReduce过程中的优化

1、   使用combiner减少数据量

2、   启用压缩

3、   合理配置reduce个数

五、MapRedue过程中的压缩设置

1、   压缩格式与算法

(1)     压缩格式

压缩格式	算法	文件扩展名	是否可以切分
DEFLATE	DEFLATE	.deflate	否
Gzip	DEFLATE	.gz	否
bzip2	bzip2	.gz	是
LZO	LZO	.lzo	否
LZ4	LZ4	.lz4	否
Snappy	Snappy	.snappy	否

(2)     Hadoop中压缩算法codec

压缩格式	Hadoop Codec
DEFLATE	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
gzip	org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2	org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
LZO	org.apache.hadoop.io.lzo.LzopCodec
LZ4	org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Cdec
Snappy	org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

2、   在*-site.xml文件中配置压缩

默认是不启用压缩的，如果对整个集群启用压缩，可以在mapred-site.xml中修改参数：

(1)   
mapreduce.map.output.compress 是否对map任务输出进行压缩，默认是false。

(2)   
mapreduce.map.output.compress.codec 设置map输出所用的压缩codec，默认是org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec。

3、   在程序中配置压缩

Configuration configuration = new Configuration();

configuration.set("mapreduce.map.output.compress.","true");

configuration.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec",
SnappyCodec.class, CompressionCodec.class);

来自为知笔记(Wiz)

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