MapReduce执行流程解析

本文基于hadoop2.x，以wordcount为例解析MapReduce执行流程。

注：假设HDFS中有两个文件。分别为1.txt（150M），2.txt（100M）

1.Map阶段

步骤：

（1）hadoop扫描指定路径下的所有文件，本文指的是1.txt和2.txt，并将其进行逻辑切片（也可称为逻辑规划），每个切片被称为split。通常切片大小与block大小保持一致。本文中两个文件将被切分为三个部分，记为split1，split2，split3。

      注：

     <1>逻辑切片不是真的将文件切割成不同的部分，而是进行规划，没有实际操作。

     <2>切片大小为什么要和block大小保持一致？是否可以不一致？这个问题将在后续文章中详细解答。

（2）hadoop为每一个分片构建一个map任务，称为maptask，并由该任务运行用户程序。

（3）hadoop的TextInputFormat组件从HDFS将1.txt，2.txt一行一行读取，然后封装为key-value对，传入用户程序。

      注：

     <1>TextInputFormat组件每读取一行，就会封装一次key-value对，调用一次用户重写的map方法，然后执行context.write（k，v）将运算结果输出。

（4）如果程序中设置job.setNumReduceTask的值大于1，会将map的输出结果进行分组，称为partition。分组规则是按照公式：分组编号=key.hashCode/分组数。则每一个key-value对都会有一个分组编号。如果程序中未设置job.setNumReduceTask（默认为1），则该步骤省略。

（5）每次调用map计算所得到的结果将最终保存到本地磁盘（非HDFS），为了降低与磁盘之间的IO读写，结果会先被保存到内存缓冲区。当写入数据达到该内存缓冲区阈值时，则进行溢出操作，称为spill。溢出的数据会先进行快速排序，然后形成一个临时文件保存到磁盘中

 注：

     <1>该缓冲区被设置为100M。

     <2>关于溢出时机的问题，如果该缓冲区要到100M才溢出一次，则导致后续写入操作不得不等待。因此该内存缓冲区设置了“溢出比”这个概念，该内存缓冲区的溢出比为0.8，即当写入数据达到80M时溢出一次，同时写操作可以继续执行。

     <3>内存缓冲区不断进行写入-->溢出-->写入的操作，所以该缓冲区也被称为环形缓冲区。

（6）当整个maptask结束后，hadoop先对溢出的临时文件进行合并（merge），然后进行堆排序（字典序），最后将处理后的文件保存到磁盘。

2.Reduce阶段

步骤：

（1）将属于自己分区的数据拉取并执行排序

（2）排序之后将key相同的key-value对调用reduce方法

（3）通过TextOutputFormat将结果写入磁盘

注：后续将进一步完善，不喜勿喷，欢迎大神指点，谢谢。