Hadoop(4)---mapreduce过程分析

原理图：

中间结果的排序与溢出(spill)流程图

map分析：

(1)、输入分片(input split):在进行mapreduce之前，mapreduce首先会对输入文件进行输入分片(input split)操作，每一个输入分片针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，对于输入文件的分片大小，通常跟hdfs的块大小有关系，例如：hdfs的块大小为64MB，假如输入三个文件，1MB、98MB的文件，mapreduce就会对1MB的文件当作一个input split，对98MB的文件做两个input split(可以通过修改参数mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize，使其大于块容量；由于CPU的约束，有时可以减少fileinputformat.split.minsize属性值，使它小于HDFS的块容量，从而提高资源的利用率。)。针对这三个分片操作，就有三个map任务要执行，但是这里每一个map任务执行的数据大小并不均匀，这里也是一个调优的重点。

(2)、map阶段就是通过程序员定义好的map函数输出键值<k1,v1>对了。每一个map task有一个环形内存缓冲区，用于存放map task的输出，也就是键值对<k2,v2>,已经被序列化，但没有排序。环形缓冲区默认大小100MB（mapreduce.task.io.sort.mb属性），一旦达到阀值0.8(mapreduce.map.sort.spill.percent属性)，一个后台线程就把溢出(spill)内容写到Linux本地磁盘中的指定目录（mapreduce.cluster.local.dir）下的新建的一个溢出写文件，当超过阈值时，Map任务不会因为缓存溢出而被阻塞。但如果达到硬限制，Map任务会被阻塞，直到溢出行为结束。缓存的好处就是减少磁盘I/O的开销，提高合并和排序的速度。又因为默认的内存缓冲大小是100M（当然这个是可以配置的），所以在编写map函数的时候要尽量减少内存的使用，为shuffle过程预留更多的内存，因为该过程是最耗时的过程。

♥   线程会将记录基于键进行分区（通过 mapreduce.job.partitioner.class设置分区算法的类），在内存中将每个分区的记录按键排序（通过map.sort.class指定排序算法，默认快速排序org.apache.hadoop.util.QuickSort），然后写入一个文件。每次溢出，都有一个独立的文件存储。

♥   Map任务完成后，缓存溢出的各个文件会按键排序后合并到一个输出文件（通过mapreduce.cluster.local.dir指定输出目录，值为${hadoop.tmp.dir}/mapred/local）。合并文件的流的数量通过mapreduce.task.io.sort.factor指定，默认10，即同时打开10个文件执行合并。

说白点就是：在写磁盘前，要进行partition、sort和combine等操作。通过分区，将不同类型的数据分开处理，之后对不同分区的数据进行排序，如果有Combiner，还要对排序后的数据进行combine。等最后记录写完，将全部溢出文件合并为一个分区且排序的文件。（注意：在写磁盘的时候采用压缩的方式将map的输出结果进行压缩是一个减少网络开销很有效的方法！）

根据上面步骤，最好仅在Map任务结束的时候才能缓存写到磁盘中。

可以采用以下方法提高排序和缓存写入磁盘的效率：

1. 调整mapreduce.task.io.sort.mb大小，从而避免或减少缓存溢出的数量。当调整这个参数时，最好同时检测Map任务的JVM的堆大小，并必要的时候增加堆空间。
2. mapreduce.task.io.sort.factor属性的值提高100倍左右，这可以使合并处理更快，并减少磁盘的访问。
3. 为K-V提供一个更高效的自定义序列化工具，序列化后的数据占用空间越少，缓存使用率就越高。
4. 提供更高效的Combiner（合并器），使Map任务的输出结果聚合效率更高。
5. 提供更高效的键比较器和值的分组比较器。

注：

如果指定了Combiner，可能在两个地方被调用。

1. 当为作业设置Combiner类后，缓存溢出线程将缓存存放到磁盘时，就会调用；
2. 缓存溢出的数量超过mapreduce.map.combine.minspills（默认3）时，在缓存溢出文件合并的时候会调用Combiner。

获取中间输出结果（Map侧）

Reducer需要通过网络获取Map任务的输出结果，然后才能执行Reduce任务，可以通过下述Map侧的优化来减轻网络负载：

1. 通过压缩输出结果，mapreduce.map.output.compress设置为true（默认false），mapreduce.map.output.compress.codec指定压缩方式。
2. Reduce任务是通过HTTP协议获取输出分片的，可以使用mapreduce.tasktracker.http.threads指定执行线程数（默认40）

reduce阶段：

Reduce任务是一个数据聚合的步骤。数量默认为1，而使用过多的Reduce任务则意味着复杂的shuffle，并使输出文件的数量激增。mapreduce.job.reduces属性设置reduce数量，也可以通过编程的方式，调用Job对象的setNumReduceTasks()方法来设置。一个节点Reduce任务数量上限由mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum设置（默认2）。

可以采用以下探试法来决定Reduce任务的合理数量：

# 每个reducer都可以在Map任务完成后立即执行
0.95 * (节点数量 * mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum)

另一个方法是

# 较快的节点在完成第一个Reduce任务后，马上执行第二个
1.75 * (节点数量 * mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum)

2. 获取中间输出结果（Reduce侧）

Reduce任务在结束时都会获取Map任务相应的分区数据，这个过程叫复制阶段（copy phase）。一个Reduce任务并行多少个Map任务是由mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies参数决定（默认5）。

由于网络问题，Reduce任务无法获取数据时，会以指数退让（exponential backoff）的方式重试，超时时间由mapreduce.reduce.shuffle.connect.timeout设置（默认180000，单位毫秒），超时之后，Reduce任务标记为失败状态。

3. 中间输出结果的合并与溢出

Reduce任务也需要对多个Map任务的输出结果进行合并，过程如上图，根据Map任务的输出数据的大小，可能将其复制到内存或磁盘。mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent属性配置了这个任务占用的缓存空间在堆栈空间中的占用比例（默认0.70）。

mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent决定缓存溢出到磁盘的阈值（默认0.66），mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold设置了Map任务在缓存溢出前能够保留在内存中的输出个数的阈值（默认1000），只要一个满足，输出数据都将会写到磁盘。

在收到Map任务输出数据后，Reduce任务进入合并（merge）或排序（sort）阶段。同时合并的文件流的数量由mapreduce.task.io.sort.factor属性决定（默认10）。

Map任务输出数据的所有压缩操作，在合并时都会在内存中进行解压缩操作。

***由于刚开始学Hadoop，这里借鉴了很多大神博客的内容，感觉他们写的非常好，所以在这里做了归纳***

借鉴：https://blog.csdn.net/u013980127/article/details/52807360