map/reduce之間的shuffle，partition，combiner過程的詳解

1，什麼是mapreduce ？

Mapreduce是一種程式設計模型，是一種程式設計方法，抽象理論。

hadoop要分布式包括兩部分，一是分布式檔案系統hdfs,一部是分布式計算框，就是mapreduce,缺一不可，也就是說，可以通過mapreduce很容易在hadoop平台上進行分布式的計算程式設計。MR由兩個階段組成，map和reduce，使用者隻需要實作map（）和reduce（）兩個函數，即可實作分布式計算

2，mapreduce工作原理和執行步驟見下：

<a href="http://s5.51cto.com/wyfs02/M02/87/CB/wKiom1fh5kmTQlVRAAHJ7JEoWyk502.png" target="_blank"></a>

      Shuffle的本意是洗牌、混亂的意思，類似于java中的Collections.shuffle(List)方法，它會随機地打亂參數list裡的元素順序。MapReduce中的Shuffle過程。

所謂Shuffle過程可以大緻的了解成：怎樣把map task的輸出結果有效地傳送到reduce輸入端。也可以這樣了解， Shuffle描述着資料從map task輸出到reduce task輸入的這段過程。 

        上圖表示的是Shuffle的整個過程。在Hadoop這樣的叢集環境中，大部分map task與reduce task的執行是在不同的節點上。當然很多情況下Reduce執行時需要跨節點去讀取其它節點上的map task結果，并存儲到本地。如果叢集正在運作的job有很多，那麼task的正常執行對叢集内部的網絡資源消耗會很嚴重。這種網絡消耗是正常的，我們不能限制，能做的就是最大化地減少不必要的消耗。另外在節點内，相比于記憶體，磁盤IO對job完成時間的影響也是比較大的，spark 就是基于這點對hadoop做出了改進，将map和reduce的所有任務都在記憶體中進行，并且中間接過都儲存在記憶體中，進而比hadoop的速度要快100倍以上。從最基本的要求來說，我們對Shuffle過程希望做到：　　　　 

完整地從map task端讀取資料到reduce 端。

在跨節點讀取資料時，盡可能地減少對帶寬的不必要消耗。

減少磁盤IO對task執行的影響。

Shuffle實際上包括map端和reduce端的兩個過程，在map端中我們稱之為前半段，在reduce端我們稱之為後半段。

Shuffle前半段過程主要包括：

1、split過程

2、partition過程：partition是分割map每個節點的結果，按照key分别映射給不同的reduce，也是可以自定義的。

3、溢寫過程

4、Merge過程

每個map task都有一個記憶體緩沖區，存儲着map的輸出結果，當緩沖區快滿的時候需要将緩沖區的資料以一個臨時檔案的方式存放到磁盤，當整個map task結束後再對磁盤中這個map task産生的所有臨時檔案做合并，生成最終的正式輸出檔案，然後等待reduce task來讀取資料。 下面可以将Shuffle過程主要分為四個步驟：（結合WordCount的例子來進行說明）

1、split過程：在map task執行時，它的輸入資料來源于HDFS的block，當然在MapReduce概念中，map task隻讀取split。Split與block的對應關系可能是多對一，預設是一對一。在WordCount例子裡，假設map的輸入資料都是像“aaa”這樣的字元串。 

2、partiton過程：在經過mapper的運作後，我們得知mapper的輸出是這樣一個key/value對： key是“aaa”， value是數值1。因為目前map端隻做加1的操作，在reduce task裡才去合并結果集。前面我們知道這個job有3個reduce task，到底目前的“aaa”應該交由哪個reduce去做呢，這個主要有partition來決定。下面就說明如何決定由哪個reduce去做這個事情。 

        MapReduce提供Partitioner接口，它的作用就是根據key或value及reduce的數量來決定目前的這對輸出資料最終應該交由哪個reduce task處理。預設是對key hash後再以reduce task數量取模。預設的取模方式隻是為了平均reduce的處理能力，如果使用者自己對Partitioner有需求，可以自己重新實作partition的接口并設定到job上即可。 

        在我們的例子中，“aaa”經過Partitioner後傳回0，也就是這對值應當交由第一個reducer來處理。接下來，需要将資料寫入記憶體緩沖區中，緩沖區的作用是批量收集map結果，減少磁盤IO的影響。我們的key/value對以及Partition的結果都會被寫入緩沖區。當然寫入之前，key與value值都會被序列化成位元組數組。 

       當溢寫線程啟動後，需要對這80MB空間内的key做排序(Sort)。排序是MapReduce模型預設的行為，這裡的排序也是對序列化的位元組做的排序。 

       在這裡我們可以想想，因為map task的輸出是需要發送到不同的reduce端去，而記憶體緩沖區沒有對将發送到相同reduce端的資料做合并，那麼這種合并應該是展現是磁盤檔案中的。從官方圖上也可以看到寫到磁盤中的溢寫檔案是對不同的reduce端的數值做過合并。是以溢寫過程一個很重要的細節在于，如果有很多個key/value對需要發送到某個reduce端去，那麼需要将這些key/value值拼接到一塊，減少與partition相關的索引記錄。 

        在針對每個reduce端而合并資料時，有些資料可能像這樣：“aaa”/1， “aaa”/1。對于WordCount例子，就是簡單地統計單詞出現的次數，如果在同一個map task的結果中有很多個像“aaa”一樣出現多次的key，我們就應該把它們的值合并到一塊，這個過程叫reduce也叫combine。但MapReduce的術語中，reduce隻指reduce端執行從多個map task取資料做計算的過程。除reduce外，非正式地合并資料隻能算做combine了。其實大家知道的，MapReduce中将Combiner等同于Reducer。 

        如果client設定過Combiner，那麼現在就是使用Combiner的時候了。将有相同key的key/value對的value加起來，減少溢寫到磁盤的資料量。Combiner會優化MapReduce的中間結果，是以它在整個模型中會多次使用。那麼哪些場景才能使用Combiner呢？從這裡分析，Combiner的輸出是Reducer的輸入，Combiner絕不能改變最終的計算結果。是以從我的想法來看，Combiner隻應該用于那種Reduce的輸入key/value與輸出key/value類型完全一緻，且不影響最終結果的場景。比如累加，最大值等。Combiner的使用一定得慎重，如果用好，它對job執行效率有幫助，反之會影響reduce的最終結果。 

4、merge過程：merge是将多個溢寫檔案合并到一個檔案。每次溢寫會在磁盤上生成一個溢寫檔案，如果map的輸出結果真的很大，有多次這樣的溢寫發生，磁盤上相應的就會有多個溢寫檔案存在。當map task真正完成時，記憶體緩沖區中的資料也全部溢寫到磁盤中形成一個溢寫檔案。最終磁盤中會至少有一個這樣的溢寫檔案存在(如果map的輸出結果很少，當map執行完成時，隻會産生一個溢寫檔案)，因為最終的檔案隻有一個，是以需要将這些溢寫檔案歸并到一起，這個過程就叫做Merge。Merge是怎樣的？如前面的例子，“aaa”從某個map task讀取過來時值是5，從另外一個map 讀取時值是8，因為它們有相同的key，是以得merge成group。什麼是group。對于“aaa”就是像這樣的：{“aaa”, [5, 8, 2, …]}，數組中的值就是從不同溢寫檔案中讀取出來的，然後再把這些值加起來。請注意，因為merge是将多個溢寫檔案合并到一個檔案，是以可能也有相同的key存在，在這個過程中如果client設定過Combiner，也會使用Combiner來合并相同的key。 

　　至此，map端的所有工作都已結束，最終生成的這個檔案也存放在TaskTracker夠得着的某個本地目錄内。每個reduce task不斷地通過RPC從JobTracker那裡擷取map task是否完成的資訊，如果reduce task得到通知，獲知某台TaskTracker上的map task執行完成，Shuffle的後半段過程開始啟動。 

　　    簡單地說，reduce task在執行之前的工作就是不斷地拉取目前job裡每個map task的最終結果，然後對從不同地方拉取過來的資料不斷地做merge，也最終形成一個檔案作為reduce task的輸入檔案。

　　Shuffle在reduce端的過程也能用三點來概括。目前reduce copy資料的前提是它要從JobTracker獲得有哪些map task已執行結束。Reducer真正運作之前，所有的時間都是在拉取資料，做merge，且不斷重複地在做。如前面的方式一樣，下面我也分段地描述reduce 端的Shuffle細節： 

1. Copy過程，簡單地拉取資料。Reduce程序啟動一些資料copy線程(Fetcher)，通過HTTP方式請求map task所在的TaskTracker擷取map task的輸出檔案。因為map task早已結束，這些檔案就歸TaskTracker管理在本地磁盤中。 

2. Merge階段。這裡的merge如map端的merge動作，隻是數組中存放的是不同map端copy來的數值。Copy過來的資料會先放入記憶體緩沖區中，這裡的緩沖區大小要比map端的更為靈活，它基于JVM的heap size設定，因為Shuffle階段Reducer不運作，是以應該把絕大部分的記憶體都給Shuffle用。這裡需要強調的是，merge有三種形式：1)記憶體到記憶體  2)記憶體到磁盤  3)磁盤到磁盤。預設情況下第一種形式不啟用，讓人比較困惑，是吧。當記憶體中的資料量到達一定門檻值，就啟動記憶體到磁盤的merge。與map 端類似，這也是溢寫的過程，這個過程中如果你設定有Combiner，也是會啟用的，然後在磁盤中生成了衆多的溢寫檔案。第二種merge方式一直在運作，直到沒有map端的資料時才結束，然後啟動第三種磁盤到磁盤的merge方式生成最終的那個檔案。 

3. Reducer的輸入檔案。不斷地merge後，最後會生成一個“最終檔案”。為什麼加引号？因為這個檔案可能存在于磁盤上，也可能存在于記憶體中。對我們來說，當然希望它存放于記憶體中，直接作為Reducer的輸入，但預設情況下，這個檔案是存放于磁盤中的。當Reducer的輸入檔案已定，整個Shuffle才最終結束。然後就是Reducer執行，把結果放到HDFS上。 

#######################總結############################

Shuffle産生的意義是什麼？x

Shuffle過程的期望可以有： 

完整地從map task端拉取資料到reduce 端。

在跨節點拉取資料時，盡可能地減少對帶寬的不必要消耗。

每個map task都有一個記憶體緩沖區，存儲着map的輸出結果，當緩沖區快滿的時候需要将緩沖區的資料該如何處理？

每個map task都有一個記憶體緩沖區，存儲着map的輸出結果，當緩沖區快滿的時候需要将緩沖區的資料以一個臨時檔案的方式存放到磁盤，當整個map task結束後再對磁盤中這個map task産生的所有臨時檔案做合并，生成最終的正式輸出檔案，然後等待reduce task來拉資料。 

MapReduce提供Partitioner接口，它的作用是什麼？

MapReduce提供Partitioner接口，它的作用就是根據key或value及reduce的數量來決定目前的這對輸出資料最終應該交由哪個reduce task處理。預設對key hash後再以reduce task數量取模。預設的取模方式隻是為了平均reduce的處理能力，如果使用者自己對Partitioner有需求，可以訂制并設定到job上。 

什麼是溢寫？

在一定條件下将緩沖區中的資料臨時寫入磁盤，然後重新利用這塊緩沖區。這個從記憶體往磁盤寫資料的過程被稱為Spill，中文可譯為溢寫。

溢寫是為什麼不影響往緩沖區寫map結果的線程？

溢寫線程啟動時不應該阻止map的結果輸出，是以整個緩沖區有個溢寫的比例spill.percent。這個比例預設是0.8，也就是當緩沖區的資料已經達到門檻值（buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB），溢寫線程啟動，鎖定這80MB的記憶體，執行溢寫過程。Map task的輸出結果還可以往剩下的20MB記憶體中寫，互不影響。

當溢寫線程啟動後，需要對這80MB空間内的key做排序(Sort)。排序是MapReduce模型預設的行為，這裡的排序也是對誰的排序？

當溢寫線程啟動後，需要對這80MB空間内的key做排序(Sort)。排序是MapReduce模型預設的行為，這裡的排序也是對序列化的位元組做的排序。 

溢寫過程中如果有很多個key/value對需要發送到某個reduce端去，那麼如何處理這些key/value值？

如果有很多個key/value對需要發送到某個reduce端去，那麼需要将這些key/value值拼接到一塊，減少與partition相關的索引記錄。

哪些場景才能使用Combiner呢？

Combiner的輸出是Reducer的輸入，Combiner絕不能改變最終的計算結果。是以從我的想法來看，Combiner隻應該用于那種Reduce的輸入key/value與輸出key/value類型完全一緻，且不影響最終結果的場景。比如累加，最大值等。Combiner的使用一定得慎重，如果用好，它對job執行效率有幫助，反之會影響reduce的最終結果。 

Merge的作用是什麼？

最終磁盤中會至少有一個這樣的溢寫檔案存在(如果map的輸出結果很少，當map執行完成時，隻會産生一個溢寫檔案)，因為最終的檔案隻有一個，是以需要将這些溢寫檔案歸并到一起，這個過程就叫做Merge

每個reduce task不斷的通過什麼協定從JobTracker那裡擷取map task是否完成的資訊？

每個reduce task不斷地通過RPC從JobTracker那裡擷取map task是否完成的資訊

reduce中Copy過程采用是什麼協定？

Copy過程，簡單地拉取資料。Reduce程序啟動一些資料copy線程(Fetcher)，通過HTTP方式請求map task所在的TaskTracker擷取map task的輸出檔案。

reduce中merge過程有幾種方式？

merge有三種形式：1)記憶體到記憶體  2)記憶體到磁盤  3)磁盤到磁盤。預設情況下第一種形式不啟用，讓人比較困惑，是吧。當記憶體中的資料量到達一定門檻值，就啟動記憶體到磁盤的merge。與map 端類似，這也是溢寫的過程，這個過程中如果你設定有Combiner，也是會啟用的，然後在磁盤中生成了衆多的溢寫檔案。第二種merge方式一直在運作，直到沒有map端的資料時才結束，然後啟動第三種磁盤到磁盤的merge方式生成最終的那個檔案。 

<b>      本文轉自crazy_charles 51CTO部落格，原文連結：http://blog.51cto.com/douya/1854800</b><b>，如需轉載請自行聯系原作者</b>