MapReduce流程详解-创新互联
MapReduce源于Google一篇论文，它充分借鉴了“分而治之”的思想，将一个数据处理过程拆分为主要的Map(映射)与Reduce(归约)两步。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。
MapReduce （MR） 是一个基于磁盘运算的框架，贼慢，慢的主要原因：
1）MR是进程级别的，一个MR任务会创建多个进程（map task和reduce task都是进程），进程的创建和销毁等过程需要耗很多的时间。
2）磁盘I/O问题, MapReduce作业通常都是数据密集型作业，大量的中间结果需要写到磁盘上并通过网络进行传输，这耗去了大量的时间。
注：mapreduce 1.x架构有两个进程：
JobTracker ：负责资源管理、作业调度、监控TaskTracker。
TaskTracker：任务的执行者。运行 map task 和 reduce task。
在2.x的时候由yarn取代他们的工作了。
MapReduce工作流程：
HDFS上的文件—>InputFormat—>Map阶段—>shuffle阶段（横跨Mapper和Reducer，在Mapper输出数据之前和Reducer接收数据之后都有进行）—>Reduce阶段 —>OutputFormat —>HDFS：output.txt
InputFormat接口：将输入数据进行分片(split)，输入分片的大小一般和hdfs的blocksize相同（128M）。
Map阶段： Map会读取输入分片数据，一个输入分片（input split）针对一个map任务，进行map逻辑处理（用户自定义）
Reduce阶段：对已排序输出中的每个键调用reduce函数。reduce task 个数通过setNumReduceTasks设定，即mapreduce.job.reduces参数的默认值1。此阶段的输出直接写到输出文件系统，一般为hdfs。
MapReduce Shffle详解
为了确保每个reducer的的输入都是按键排序的，系统执行排序的过程，即将map task的输出通过一定规则传给reduce task，这个过程成为shuffle。
Shuffle阶段一部分是在map task 中进行的， 这里称为Map shuffle ， 还有一部分是在reduce task 中进行的， 这里称为Reduce shffle。
Map Shuffle阶段
Map在做输出时候会在内存里开启一个环形缓冲区，默认大小是100M（参数：mapreduce.task.io.sort.mb），Map中的outputCollect会把输出的所有kv对收集起来，存到这个环形缓冲区中。
环形缓冲区：本质上是一个首尾相连的数组，这个数组会被一分为二，一边用来写索引，一边用来写数据。一旦这个环形缓冲区中的内容达到阈值（默认是0.8，参数：mapreduce.map.sort.spill.percent），一个后台线程就会把内容溢写（spill）到磁盘上，在这过程中，map输出并不会停止往缓冲区写入数据（反向写，到达阈值后，再反向，以此类推），但如果在此期间缓冲区被写满，map会被阻塞直到写磁盘过程完成。溢写过程按照轮询方式将缓冲区的内容写到mapred.local.dir指定的作业特定子目录中的目录中，map任务结束后删除。
相关概念了解：
Combiner： 本地的reducer，运行combiner使得map输出结果更紧凑，可以减少写到磁盘的数据和传递给reducer的数据。可通过编程自定义（没有定义默认没有）。适用场景：求和、次数等 （做 ‘’+‘’ 法的场景） 【如平均数等场景不适合用】。
Partitioner：分区，按照一定规则，把数据分成不同的区，Partitioner决定map task输出的数据交由哪个reduce task处理， 分区规则可通过编程自定义，一般自定义一个partition对应一个reduce task，默认是按照key的hashcode进行分区。注：默认reduce task 设置为1，所以不执行partition，执行partition操作时会先判断reduce task是否大于1 。
Spill：每次溢写会生成一个溢写文件（spill file），因此在map任务写完其最后一个输出记录之后，会有多个溢写文件。在Map 任务完成前，所有的spill file将会进行归并排序为一个分区且有序的文件。这是一个多路归并过程，大归并路数由默认是10（参数：mapreduce.task.io.sort.factor）。如果有定义combiner，且至少存在3个(参数：mapreduce.map.combine.minspills )溢出文件时，则combiner就会在输出文件写到磁盘之前再次运行。当spill 文件归并完毕后，Map 将删除所有的临时spill 文件，通知appmaster， map task已经完成。
Map阶段压缩：在将压缩map输出写到磁盘的过程中对它进行压缩加快写磁盘的速度、更加节约时间、减少传给reducer的数据量。将mapreduce.map.output.compress设置为true（默认为false），就可以启用这个功能。使用的压缩库由参数mapreduce.map.output.compress.codec指定。注：此时建议优先使用效率比较高的压缩模式。
Reduce Shuffle阶段
Reducer是通过HTTP的方式得到输出文件的分区。使用netty进行数据传输（RPC协议），默认情况下netty的工作线程数是处理器数的2倍。一个reduce task 对应一个分区。
在reduce端获取所有的map输出之前，Reduce端的线程会周期性的询问appmaster 关于map的输出。App Master是知道map的输出和host之间的关系。在reduce端获取所有的map输出之前，Reduce端的线程会周期性的询问master 关于map的输出。Reduce并不会在获取到map输出之后就立即删除hosts，因为reduce有可能运行失败。相反，是等待appmaster的删除消息来决定删除host。
当map任务的完成数占总map任务的0.05（参数：mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps），reduce任务就开始复制它的输出，复制阶段把Map输出复制到Reducer的内存或磁盘。复制线程的数量由mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies参数来决定，默认是 5。
如果map输出相当小，会被复制到reduce任务JVM的内存(缓冲区大小由mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent属性控制，指定用于此用途的堆空间的百分比，默认为0.7)，如果缓冲区空间不足，map输出会被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值(参数：mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent，默认0.66)或达到map的输出阈值(参数：mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold，默认1000）则合并后溢写到磁盘中。如果指定combiner，则在合并期间运行它已降低写入磁盘的数据量。随着磁盘上副本的增多，后台线程会将它们合并为更大的，排序好的文件。注：为了合并，压缩的map输出都必须在内存中解压缩。
复制完所有的map输出后，reduce任务进入归并排序阶段，这个阶段将合并map的输出，维持其顺序排序。这是循环进行的。目标是合并最小数据量的文件以便最后一趟刚好满足合并系数（参数：mapreduce.task.io.sort.factor，默认10）。
因此，如果有40个文件（包括磁盘和内存），不会在四趟中每趟合并10个文件而得到4个文件，再将4个文件合并到reduce。而是第一趟只合并4个文件，随后的三塘合并10个文件。最后一趟中，4个已经合并的文件和剩余的6个文件合计十个文件直接合并到reduce。
这并没有改变合并的次数，它只是一个优化措施，尽量减少写到磁盘的数据量。因为最后一趟总是直接合并到reduce，没有磁盘往返。
至此，Shuffle阶段结束。
Shuffle总结
1）map task收集map()方法输出的kv对，放到内存环形缓冲区中
2）从内存环形缓冲区不断将文件经过分区、排序、combine(可选）溢写（spill）到本地磁盘
3）多个溢出文件会归并排序成大的spill file
4）reduce task根据自己的分区号，去各个map task机器上取相应的结果分区数据
5）reduce task会取到同一个分区的来自不同maptask的结果文件，reduce task会将这些文件再进行归并排序
6）合并成大文件后，shuffle过程结束
MapReduce调优
输入阶段：处理小文件问题：
Map阶段：
1）减少溢写（spill）次数。
2）减少合并（merge）次数。
3）不影响业务逻辑前提下，设置combine。
4）启用压缩。
Reduce阶段：
1）合理设置map和reduce数。
2）合理设置map、reduce共存。
3）规避使用reduce：因为reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。
4）合理设置reduce端的buffer：默认情况下，数据达到一个阈值的时候，buffer中的数据就会写入磁盘，然后reduce会从磁盘中获得所有的数据。也就是说，buffer和reduce是没有直接关联的，中间多个一个写磁盘->读磁盘的过程，既然有这个弊端，那么就可以通过参数来配置，使得buffer中的一部分数据可以直接输送到reduce，从而减少IO开销。
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