MapReduce 1工作原理图文详解

MapReduce工作原理图文详解

一 MapReduce程序执行流程

程序执行流程图如下：

流程分析：
1.在客户端启动一个作业。
2.向JobTracker请求一个Job ID。
3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上，包括MapReduce程序打包的JAR文件、配置文件和客户端计算所得的输入划分信息。这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中。文件夹名为该作业的Job

ID。JAR文件默认会有10个副本（mapred.submit.replication属性控制）；输入划分信息告诉了JobTracker应该为这个作业启动多少个map任务等信息。
4.JobTracker接收到作业后，将其放在一个作业队列里，等待作业调度器对其进行调度（这里是不是很像微机中的进程调度呢，呵呵），当作业调度器根据自己的调度算法调度到该作业时，会根据输入划分信息为每个划分创建一个map任务，并将map任务分配给TaskTracker执行。对于map和reduce任务，TaskTracker根据主机核的数量和内存的大小有固定数量的map槽和reduce槽。这里需要强调的是：map任务不是随随便便地分配给某个TaskTracker的，这里有个概念叫：数据本地化（Data-Local）。意思是：将map任务分配给含有该map处理的数据块的TaskTracker上，同时将程序JAR包复制到该TaskTracker上来运行，这叫“运算移动，数据不移动”。而分配reduce任务时并不考虑数据本地化。
5.TaskTracker每隔一段时间会给JobTracker发送一个心跳，告诉JobTracker它依然在运行，同时心跳中还携带着很多的信息，比如当前map任务完成的进度等信息。当JobTracker收到作业的最后一个任务完成信息时，便把该作业设置成“成功”。当JobClient查询状态时，它将得知任务已完成，便显示一条消息给用户。

二 MapReduce工作原理

示意图如下：

 

 

MapReduce编程主要组件

InputFormat类：分割成多个splits和每行怎么解析。   

Mapper类：对输入的每对<key,value>生成中间结果。

Combiner类：在map端，对相同的key进行合并。

Partitioner类：在shuffle过程中，将按照key值将中间结果分为R份，每一份都由一个reduce去完成。

Reducer类：对所有的map中间结果，进行合并。

OutputFormat类：负责输出结果格式。

 

作业运行顺序：输入分片(input split)、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段、reduce阶段。

1)input split

把输入文件按照一定的标准分片 (InputSplit)，每个输入片的大小是固定的。

默认情况下，输入片(InputSplit)的大小与数据块(Block)的大小是相同的。如果数据块(Block)的大小是默认值64MB，输入文件有两个，一个是32MB，一个是72MB。那么小的文件是一个输入片，大文件会分为两个数据块，那么是两个输入片，一共产生三个输入片。每一个输入片由一个Mapper进程处理，这里的三个输入片，会有三个Mapper进程处理。

2)map阶段

对输入片中的记录按照一定的规则解析成键值对，有个默认规则是把每一行文本内容解析成键值对，这里的“键”是每一行的起始位置(单位是字节)，“值”是本行的文本内容。

调用Mapper类中的map方法，解析出来的每一个键值对，调用一次map方法，如果有1000个键值对，就会调用1000次map方法，每一次调用map方法会输出零个或者多个键值对。

3)combiner阶段

按照一定的规则对输出的键值对进行分区，分区是基于键进行的，比如我们的键表示省份(如北京、上海、山东等)，那么就可以按照不同省份进行分区，同一个省份的键值对划分到一个区中。默认情况下只有一个区，分区的数量就是Reducer任务运行的数量，因此默认只有一个Reducer任务。

4)shuffle阶段

对每个分区中的键值对进行排序。首先，按照键进行排序，对于键相同的键值对，按照值进行排序。比如三个键值 对<2,2>、<1,3>、<2,1>，键和值分别是整数。那么排序后的结果 是<1,3>、<2,1>、<2,2>。

5)reduce阶段

对数据进行归约处理，也就是reduce处理，通常情况下的Comber过程，键相等的键值对会调用一次reduce方法，经过这一阶段，数据量会减少，归约后的数据输出到本地的linxu文件中。本阶段默认是没有的，需要用户自己增加这一阶段的代码。