【Hadoop学习之MapReduce】_19MR工作流程

1. 流程详解：

   上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：

   1）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中

   2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件

   3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件

   4）在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序

   5）ReduceTask根据自己的分区号，去各个MapTask机器上取相应的结果分区数据

   6）ReduceTask会取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件，ReduceTask会将这些文件再进行合并（归并排序）

   7）合并成大文件后，Shuffle的过程也就结束了，后面进入ReduceTask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对Group，调用用户自定义的reduce()方法）

2. 注意事项

   Shuffle中的缓冲区大小会影响到MapReduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快。

   缓冲区的大小可以通过参数调整，参数：io.sort.mb默认100M。

3. 源码解析流程

   context.write(k, NullWritable.get());
   	output.write(key, value);
   		collector.collect(key, value,partitioner.getPartition(key, value, partitions));
   			HashPartitioner();
   		collect()
   			close()
   				collect.flush()
   					sortAndSpill()
   						sort()  // QuickSort
   					mergeParts();
   				collector.close();