MapReduce之知识整理

MapReduce知识整理

MapReduce简介

MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架，解决了(数据分布式存储，做业调度，容错，机器间通讯等复杂问题)

MapReduce计算框架和执行流程

运行过程文字描述

1. Map任务处理

1.1 读取HDFS上的文件，每一行经过InputSplit解析成一个<k,v>，每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务，每一个k,v会调用一次map函数。<line0, a b c c>,<line1, d e f>

1.2 覆盖map()，接收1.1的<k,v>，转换为新的<k,v>输出。<a,1>,<c,1>,<c,1>,<d,1>,<e,1>

1.2.1 上面的输出会先存放在缓存中，每一个map都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出(默认大小100M，io.sort.mb属性指定)，到达阈值0.8(io.sort.spill.percent)就溢写到指定的本地目录中

1.3 对1.2.1的输出溢写到磁盘前进行分区(partitioner)，默认是一个分区，分区数量是根据reduce的数量来取模。<0,a,1>,<0,b,1>,<0,c,1>,<0,c,1>

1.4 分区后按照<k,v>中的k排序以及分组，分组是指相同key的value放到一个集合中。排序后:<a,1>,<b,1>,<c,1>,<c,1>，分组后:<a,{1}>,<b,{1}>,<c,{1,1}>

1.5 (可选)对分组后的数据进行归约，combiner

2. Reduce任务处理

2.1 多个map任务的输出，按照不一样的分区，经过网络copy到不一样的reduce节点上进行shuffle

2.2 从map端复制过来的数据首先会写到reduce端的缓存中，缓存占用到达必定的阈值后会写到磁盘中进行partition、combine、排序等过程，若是造成了多个磁盘文件还会进行合并，最后一次合并的结果做为reduce的输入而不是写入到磁盘中。

2.3 最后一次合并的结果做为输入传入到reduce任务中，当reduce输入文件肯定后，整个shuffle操做才算最终结束，以后就是reduce的计算，并把结果存到hdfs上