Mapreduce运行过程分析(基于Hadoop2.4)——(三)

4.4 Reduce类

4.4.1 Reduce介绍

整完了Map，接下来就是Reduce了。YarnChild.main()—>ReduceTask.run()。ReduceTask.run方法開始和MapTask类似，包含initialize()初始化，依据情况看是否调用runJobCleanupTask()，runTaskCleanupTask()等。之后进入正式的工作，主要有这么三个步骤：Copy、Sort、Reduce。

4.4.2 Copy

Copy就是从运行各个Map任务的节点获取map的输出文件。这是由ReduceTask.ReduceCopier 类来负责。ReduceCopier对象负责将Map函数的输出拷贝至Reduce所在机器。假设大小超过一定阈值就写到磁盘，否则放入内存，在远程拷贝数据的同一时候，Reduce Task启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，防止内存使用过多和磁盘文件过多。

Step1:

首先在ReduceTask的run方法中，通过例如以下配置来mapreduce.job.reduce.shuffle.consumer.plugin.class装配shuffle的plugin。默认的实现是Shuffle类：

1     Class<? extends ShuffleConsumerPlugin> clazz = job.getClass(MRConfig.SHUFFLE_CONSUMER_PLUGIN, Shuffle.class, ShuffleConsumerPlugin.class);
7     shuffleConsumerPlugin = ReflectionUtils.newInstance(clazz, job);
9     LOG.info("Using ShuffleConsumerPlugin: " + shuffleConsumerPlugin);

Step2:

初始化上述的plugin后，运行其run方法，得到RawKeyValueIterator的实例。

run方法的运行过程例如以下：

Step2.1：

量化Reduce的事件数目：

1     int eventsPerReducer = Math.max(MIN_EVENTS_TO_FETCH, MAX_RPC_OUTSTANDING_EVENTS / jobConf.getNumReduceTasks());
3     int maxEventsToFetch = Math.min(MAX_EVENTS_TO_FETCH, eventsPerReducer);

Step2.2：

生成map的完毕状态获取线程，并启动此线程：

 final EventFetcher<K,V> eventFetcher = new EventFetcher<K,V>(reduceId, umbilical, scheduler, this, maxEventsToFetch);

  eventFetcher.start(); 

获取已经完毕的Map信息，如Map的host、mapId等放入ShuffleSchedulerImpl中的Set<MapHost>中便于以下进行数据的拷贝传输。

1       URI u = getBaseURI(reduceId, event.getTaskTrackerHttp());
3       addKnownMapOutput(u.getHost() + ":" + u.getPort(),
5           u.toString(),
7           event.getTaskAttemptId());
9       maxMapRuntime = Math.max(maxMapRuntime, event.getTaskRunTime());

Step2.3：

在Shuffle类中启动初始化Fetcher线程组，并启动：

 1     boolean isLocal = localMapFiles != null;
 2
 3     final int numFetchers = isLocal ? 1 :
 4
 5       jobConf.getInt(MRJobConfig.SHUFFLE_PARALLEL_COPIES, 5);
 6
 7     Fetcher<K,V>[] fetchers = new Fetcher[numFetchers];
 8
 9     if (isLocal) {
10
11       fetchers[0] = new LocalFetcher<K, V>(jobConf, reduceId, scheduler,
12
13           merger, reporter, metrics, this, reduceTask.getShuffleSecret(),
14
15           localMapFiles);
16
17       fetchers[0].start();
18
19     } else {
20
21       for (int i=0; i < numFetchers; ++i) {
22
23         fetchers[i] = new Fetcher<K,V>(jobConf, reduceId, scheduler, merger,
24
25                                        reporter, metrics, this,
26
27                                        reduceTask.getShuffleSecret());
28
29         fetchers[i].start();
30
31       }
32
33     }

线程的run方法就是进行数据的远程拷贝：

 1     try {
 3           // If merge is on, block
 5           merger.waitForResource();
 8
 9           // Get a host to shuffle from
11           host = scheduler.getHost();
13           metrics.threadBusy();
17           // Shuffle
19           copyFromHost(host);
21         } finally {
23           if (host != null) {
25             scheduler.freeHost(host);
27             metrics.threadFree();
29           }
31         }

Step2.4：

来看下这个copyFromHost方法。主要是就是使用HttpURLConnection，实现远程数据的传输。

建立连接之后，从接收到的Stream流中读取数据。每次读取一个map文件。

1     TaskAttemptID[] failedTasks = null;
2
3       while (!remaining.isEmpty() && failedTasks == null) {
4
5         failedTasks = copyMapOutput(host, input, remaining);
6
7       }

上面的copyMapOutput方法中，每次读取一个mapid,依据MergeManagerImpl中的reserve函数，检查map的输出是否超过了mapreduce.reduce.memory.totalbytes配置的大小，此配置的默认值

是当前Runtime的maxMemory*mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent配置的值，Buffer.percent的默认值为0.90。

假设mapoutput超过了此配置的大小时,生成一个OnDiskMapOutput实例。在接下来的操作中，map的输出写入到local暂时文件里。

假设没有超过此大小，生成一个InMemoryMapOutput实例。在接下来操作中，直接把map输出写入到内存。

最后，运行ShuffleScheduler.copySucceeded完毕文件的copy,调用mapout.commit函数，更新状态或者触发merge操作。

Step2.5：

等待上面全部的拷贝完毕之后，关闭相关的线程。

 1    eventFetcher.shutDown();
 2
 3     // Stop the map-output fetcher threads
 4     for (Fetcher<K,V> fetcher : fetchers) {
 5       fetcher.shutDown();
 6     }
 7
 8     // stop the scheduler
 9     scheduler.close();
10
11     copyPhase.complete(); // copy is already complete
12     taskStatus.setPhase(TaskStatus.Phase.SORT);
13     reduceTask.statusUpdate(umbilical);

Step2.6：

运行终于的merge操作，由Shuffle中的MergeManager完毕：

 1 public RawKeyValueIterator close() throws Throwable {
 2
 3     // Wait for on-going merges to complete
 4
 5     if (memToMemMerger != null) {
 6
 7       memToMemMerger.close();
 8
 9     }
10
11     inMemoryMerger.close();
12
13     onDiskMerger.close();
14
15
16
17     List<InMemoryMapOutput<K, V>> memory =
18
19       new ArrayList<InMemoryMapOutput<K, V>>(inMemoryMergedMapOutputs);
20
21     inMemoryMergedMapOutputs.clear();
22
23     memory.addAll(inMemoryMapOutputs);
24
25     inMemoryMapOutputs.clear();
26
27     List<CompressAwarePath> disk = new ArrayList<CompressAwarePath>(onDiskMapOutputs);
28
29     onDiskMapOutputs.clear();
30
31     return finalMerge(jobConf, rfs, memory, disk);
32
33   }

Step3:

释放资源。

mapOutputFilesOnDisk.clear();

Copy完成。

4.4.3 Sort

Sort(事实上相当于合并)就相当于排序工作的一个延续，它会在全部的文件都拷贝完成后进行。使用工具类Merger归并全部的文件。经过此过程后，会产生一个合并了全部(全部并不准确)Map任务输出文件的新文件,而那些从其它各个server搞过来的 Map任务输出文件会删除。依据hadoop是否分布式来决定调用哪种排序方式。

在上面的4.3.2节中的Step2.4结束之后就会触发此操作。

4.4.4 Reduce

经过上面的步骤之后，回到ReduceTask中的run方法继续往下运行，调用runNewReducer。创建reducer：

1 org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE> reducer =
2
3       (org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>)
4
5         ReflectionUtils.newInstance(taskContext.getReducerClass(), job);

并运行其run方法，此run方法就是我们的org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer中的run方法。

 1 public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
 2
 3     setup(context);
 4
 5     try {
 6
 7       while (context.nextKey()) {
 8
 9         reduce(context.getCurrentKey(), context.getValues(), context);
10
11         // If a back up store is used, reset it
12
13         Iterator<VALUEIN> iter = context.getValues().iterator();
14
15         if(iter instanceof ReduceContext.ValueIterator) {
16
17           ((ReduceContext.ValueIterator<VALUEIN>)iter).resetBackupStore();
18
19         }
20
21       }
22
23     } finally {
24
25       cleanup(context);
26
27     }
28
29   }
30
31 }

while的循环条件是ReduceContext.nextKey()为真，这种方法就在ReduceContext中实现的，这种方法的目的就是处理下一个唯一的key，由于reduce方法的输入数据是分组的，所以每次都会处理一个key及这个key相应的全部value，又由于已经将全部的Map Task的输出拷贝过来并且做了排序，所以key同样的KV对都是挨着的。

    nextKey方法中，又会调用nextKeyValue方法来尝试去获取下一个key值，而且假设没数据了就会返回false，假设还有数据就返回true。防止获取反复的数据就在这里做的处理。

接下来就是调用用户自己定义的reduce方法了。

 1 public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
 2
 3                        Context context
 4
 5                        ) throws IOException, InterruptedException {
 6
 7       int sum = 0;
 8
 9       for (IntWritable val : values) {
10
11         sum += val.get();
12
13       }
14
15       result.set(sum);
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17       context.write(key, result);
18
19     }

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