前言

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MapReduce 编程模型

MapReduce 编程模型开发简单且功能强大，专门为并行处理大规模数据量而设计，接下来，通过一张图来描述 MapReduce 的工作过程，如图所示。

关于 MapReduce 编程模型的更多细节请参考我的这篇博客——MapReduce 编程模型到底是怎样的？

整体流程

在上图中， MapReduce 的工作流程大致可以分为5步，具体如下:

分片、格式化数据源

输入 Map 阶段的数据源，必须经过分片和格式化操作。

• 分片操作：指的是将源文件划分为大小相等的小数据块( Hadoop 2.x 中默认 128MB )，也就是分片( split )，
  Hadoop 会为每一个分片构建一个 Map 任务，并由该任务运行自定义的 map() 函数，从而处理分片里的每一条记录;
• 格式化操作：将划分好的分片( split )格式化为键值对<key,value>形式的数据，其中， key 代表偏移量， value 代表每一行内容。

执行 MapTask

每个 Map 任务都有一个内存缓冲区(缓冲区大小 100MB )，输入的分片( split )数据经过 Map 任务处理后的中间结果会写入内存缓冲区中。
如果写人的数据达到内存缓冲的阈值( 80MB )，会启动一个线程将内存中的溢出数据写入磁盘，同时不影响 Map 中间结果继续写入缓冲区。
在溢写过程中， MapReduce 框架会对 key 进行排序，如果中间结果比较大，会形成多个溢写文件，最后的缓冲区数据也会全部溢写入磁盘形成一个溢写文件，如果是多个溢写文件，则最后合并所有的溢写文件为一个文件。

执行 Shuffle 过程

MapReduce 工作过程中， Map 阶段处理的数据如何传递给 Reduce 阶段，这是 MapReduce 框架中关键的一个过程，这个过程叫作 Shuffle 。
Shuffle 会将 MapTask 输出的处理结果数据分发给 ReduceTask ，并在分发的过程中，对数据按 key 进行分区和排序。

执行 ReduceTask

输入 ReduceTask 的数据流是<key, {value list}>形式，用户可以自定义 reduce()方法进行逻辑处理，最终以<key, value>的形式输出。

写入文件

MapReduce 框架会自动把 ReduceTask 生成的<key, value>传入 OutputFormat 的 write 方法，实现文件的写入操作。

MapTask

1. Read 阶段： MapTask 通过用户编写的 RecordReader ，从输入的 InputSplit 中解析出一个个 key / value 。
2. Map 阶段：将解析出的 key / value 交给用户编写的 Map ()函数处理，并产生一系列新的 key / value 。
3. Collect 阶段：在用户编写的 map() 函数中，数据处理完成后，一般会调用 outputCollector.collect() 输出结果，在该函数内部，它会将生成的 key / value 分片(通过调用 partitioner )，并写入一个环形内存缓冲区中(该缓冲区默认大小是 100MB )。
4. Spill 阶段：即“溢写”，当缓冲区快要溢出时(默认达到缓冲区大小的 80 %)，会在本地文件系统创建一个溢出文件，将该缓冲区的数据写入这个文件。

将数据写入本地磁盘前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。
写入磁盘之前，线程会根据 ReduceTask 的数量，将数据分区，一个 Reduce 任务对应一个分区的数据。
这样做的目的是为了避免有些 Reduce 任务分配到大量数据，而有些 Reduce 任务分到很少的数据，甚至没有分到数据的尴尬局面。
如果此时设置了 Combiner ，将排序后的结果进行 Combine 操作，这样做的目的是尽可能少地执行数据写入磁盘的操作。

5. Combine 阶段：当所有数据处理完成以后， MapTask 会对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件

合并的过程中会不断地进行排序和 Combine 操作，
其目的有两个：一是尽量减少每次写人磁盘的数据量;二是尽量减少下一复制阶段网络传输的数据量。
最后合并成了一个已分区且已排序的文件。

ReduceTask

1. Copy 阶段： Reduce 会从各个 MapTask 上远程复制一片数据（每个 MapTask 传来的数据都是有序的），并针对某一片数据，如果其大小超过一定國值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中
2. Merge 阶段：在远程复制数据的同时， ReduceTask 会启动两个后台线程，分别对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或者磁盘文件过多。
3. Sort 阶段：用户编写 reduce() 方法输入数据是按 key 进行聚集的一组数据。

为了将 key 相同的数据聚在一起， Hadoop 采用了基于排序的策略。
由于各个 MapTask 已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此， ReduceTask 只需对所有数据进行一次归并排序即可。

4. Reduce 阶段：对排序后的键值对调用 reduce() 方法，键相等的键值对调用一次 reduce()方法，每次调用会产生零个或者多个键值对，最后把这些输出的键值对写入到 HDFS 中
5. Write 阶段： reduce() 函数将计算结果写到 HDFS 上。

合并的过程中会产生许多的中间文件(写入磁盘了)，但 MapReduce 会让写入磁盘的数据尽可能地少，并且最后一次合并的结果并没有写入磁盘，而是直接输入到 Reduce 函数。