這篇文章給大家分享的是有關hadoop mapreduce執行過程是怎么樣的的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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MapReduce的大體流程是這樣的，如圖所示：

由圖片可以看到mapreduce執行下來主要包含這樣幾個步驟
1.首先對輸入數據源進行切片
2.master調度worker執行map任務
3.worker讀取輸入源片段
4.worker執行map任務，將任務輸出保存在本地
5.master調度worker執行reduce任務，reduce worker讀取map任務的輸出文件
6.執行reduce任務，將任務輸出保存到HDFS

若對流程細節進行深究，可以得到這樣一張流程圖

角色描述：
JobClient:執行任務的客戶端
JobTracker:任務調度器
TaskTracker:任務跟蹤器
Task:具體的任務(Map OR Reduce)

map-shuffle-reduce過程

從上圖看出，Shuffle過程橫跨map與reduce兩端，所以下面我也會分兩部分來展開。
先看看map端的情況，如下圖：

上圖可能是某個map task的運行情況。拿它與官方圖的左半邊比較，會發現很多不一致。官方圖沒有清楚地說明partition，sort與combiner到底作用在哪個階段。我畫了這張圖，希望讓大家清晰地了解從map數據輸入到map端所有數據準備好的全過程。

整個流程我分了四步。簡單些可以這樣說，每個map task都有一個內存緩沖區，存儲著map的輸出結果，當緩沖區快滿的時候需要將緩沖區的數據以一個臨時文件的方式存放到磁盤，當整個map task結束后再對磁盤中這個map task產生的所有臨時文件做合并，生成最終的正式輸出文件，然后等待reduce task來拉數據。

當然這里的每一步都可能包含著多個步驟與細節，下面我對細節來一一說明：

1.在map task執行時，它的輸入數據來源于HDFS的block，當然在MapReduce概念中，map task只讀取split。Split與block的對應關系可能是多對一，默認是一對一。在WordCount例子里，假設map的輸入數據都是像“aaa”這樣的字符串。

2.在經過mapper的運行后，我們得知mapper的輸出是這樣一個key/value對： key是“aaa”， value是數值1。因為當前map端只做加1的操作，在reduce task里才去合并結果集。前面我們知道這個job有3個reduce task，到底當前的“aaa”應該交由哪個reduce去做呢，是需要現在決定的。

MapReduce提供Partitioner接口，它的作用就是根據key或value及reduce的數量來決定當前的這對輸出數據最終應該交由哪個reduce task處理。默認對key hash后再以reduce task數量取模。默認的取模方式只是為了平均reduce的處理能力，如果用戶自己對Partitioner有需求，可以訂制并設置到job上。

在我們的例子中，“aaa”經過Partitioner后返回0，也就是這對值應當交由第一個reducer來處理。接下來，需要將數據寫入內存緩沖區中，緩沖區的作用是批量收集map結果，減少磁盤IO的影響。我們的key/value對以及Partition的結果都會被寫入緩沖區。當然寫入之前，key與value值都會被序列化成字節數組。

整個內存緩沖區就是一個字節數組，它的字節索引及key/value存儲結構我沒有研究過。如果有朋友對它有研究，那么請大致描述下它的細節吧。

3.這個內存緩沖區是有大小限制的，默認是100MB。當map task的輸出結果很多時，就可能會撐爆內存，所以需要在一定條件下將緩沖區中的數據臨時寫入磁盤，然后重新利用這塊緩沖區。這個從內存往磁盤寫數據的過程被稱為Spill，中文可譯為溢寫，字面意思很直觀。這個溢寫是由單獨線程來完成，不影響往緩沖區寫map結果的線程。溢寫線程啟動時不應該阻止map的結果輸出，所以整個緩沖區有個溢寫的比例spill.percent。這個比例默認是0.8，也就是當緩沖區的數據已經達到閾值（buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB），溢寫線程啟動，鎖定這80MB的內存，執行溢寫過程。Map task的輸出結果還可以往剩下的20MB內存中寫，互不影響。

當溢寫線程啟動后，需要對這80MB空間內的key做排序(Sort)。排序是MapReduce模型默認的行為，這里的排序也是對序列化的字節做的排序。

在這里我們可以想想，因為map task的輸出是需要發送到不同的reduce端去，而內存緩沖區沒有對將發送到相同reduce端的數據做合并，那么這種合并應該是體現是磁盤文件中的。從官方圖上也可以看到寫到磁盤中的溢寫文件是對不同的reduce端的數值做過合并。所以溢寫過程一個很重要的細節在于，如果有很多個key/value對需要發送到某個reduce端去，那么需要將這些key/value值拼接到一塊，減少與partition相關的索引記錄。

在針對每個reduce端而合并數據時，有些數據可能像這樣：“aaa”/1， “aaa”/1。對于WordCount例子，就是簡單地統計單詞出現的次數，如果在同一個map task的結果中有很多個像“aaa”一樣出現多次的key，我們就應該把它們的值合并到一塊，這個過程叫reduce也叫combine。但MapReduce的術語中，reduce只指reduce端執行從多個map task取數據做計算的過程。除reduce外，非正式地合并數據只能算做combine了。其實大家知道的，MapReduce中將Combiner等同于Reducer。

如果client設置過Combiner，那么現在就是使用Combiner的時候了。將有相同key的key/value對的value加起來，減少溢寫到磁盤的數據量。Combiner會優化MapReduce的中間結果，所以它在整個模型中會多次使用。那哪些場景才能使用Combiner呢？從這里分析，Combiner的輸出是Reducer的輸入，Combiner絕不能改變最終的計算結果。所以從我的想法來看，Combiner只應該用于那種Reduce的輸入key/value與輸出key/value類型完全一致，且不影響最終結果的場景。比如累加，最大值等。Combiner的使用一定得慎重，如果用好，它對job執行效率有幫助，反之會影響reduce的最終結果。

4.每次溢寫會在磁盤上生成一個溢寫文件，如果map的輸出結果真的很大，有多次這樣的溢寫發生，磁盤上相應的就會有多個溢寫文件存在。當map task真正完成時，內存緩沖區中的數據也全部溢寫到磁盤中形成一個溢寫文件。最終磁盤中會至少有一個這樣的溢寫文件存在(如果map的輸出結果很少，當map執行完成時，只會產生一個溢寫文件)，因為最終的文件只有一個，所以需要將這些溢寫文件歸并到一起，這個過程就叫做Merge。Merge是怎樣的？如前面的例子，“aaa”從某個map task讀取過來時值是5，從另外一個map 讀取時值是8，因為它們有相同的key，所以得merge成group。什么是group。對于“aaa”就是像這樣的：{“aaa”, [5, 8, 2, …]}，數組中的值就是從不同溢寫文件中讀取出來的，然后再把這些值加起來。請注意，因為merge是將多個溢寫文件合并到一個文件，所以可能也有相同的key存在，在這個過程中如果client設置過Combiner，也會使用Combiner來合并相同的key。
至此，map端的所有工作都已結束，最終生成的這個文件也存放在TaskTracker夠得著的某個本地目錄內。每個reduce task不斷地通過RPC從JobTracker那里獲取map task是否完成的信息，如果reduce task得到通知，獲知某臺TaskTracker上的map task執行完成，Shuffle的后半段過程開始啟動。
簡單地說，reduce task在執行之前的工作就是不斷地拉取當前job里每個map task的最終結果，然后對從不同地方拉取過來的數據不斷地做merge，也最終形成一個文件作為reduce task的輸入文件。見下圖：

 
如map 端的細節圖，Shuffle在reduce端的過程也能用圖上標明的三點來概括。當前reduce copy數據的前提是它要從JobTracker獲得有哪些map task已執行結束，這段過程不表，有興趣的朋友可以關注下。Reducer真正運行之前，所有的時間都是在拉取數據，做merge，且不斷重復地在做。如前面的方式一樣，下面我也分段地描述reduce 端的Shuffle細節：

1.Copy過程，簡單地拉取數據。Reduce進程啟動一些數據copy線程(Fetcher)，通過HTTP方式請求map task所在的TaskTracker獲取map task的輸出文件。因為map task早已結束，這些文件就歸TaskTracker管理在本地磁盤中。
2.Merge階段。這里的merge如map端的merge動作，只是數組中存放的是不同map端copy來的數值。Copy過來的數據會先放入內存緩沖區中，這里的緩沖區大小要比map端的更為靈活，它基于JVM的heap size設置，因為Shuffle階段Reducer不運行，所以應該把絕大部分的內存都給Shuffle用。這里需要強調的是，merge有三種形式：1)內存到內存  2)內存到磁盤  3)磁盤到磁盤。默認情況下第一種形式不啟用，讓人比較困惑，是吧。當內存中的數據量到達一定閾值，就啟動內存到磁盤的merge。與map 端類似，這也是溢寫的過程，這個過程中如果你設置有Combiner，也是會啟用的，然后在磁盤中生成了眾多的溢寫文件。第二種merge方式一直在運行，直到沒有map端的數據時才結束，然后啟動第三種磁盤到磁盤的merge方式生成最終的那個文件。
3.Reducer的輸入文件。不斷地merge后，最后會生成一個“最終文件”。為什么加引號？因為這個文件可能存在于磁盤上，也可能存在于內存中。對我們來說，當然希望它存放于內存中，直接作為Reducer的輸入，但默認情況下，這個文件是存放于磁盤中的。至于怎樣才能讓這個文件出現在內存中，之后的性能優化篇我再說。當Reducer的輸入文件已定，整個Shuffle才最終結束。然后就是Reducer執行，把結果放到HDFS上。

感謝各位的閱讀！關于“hadoop mapreduce執行過程是怎么樣的”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

網站名稱：hadoopmapreduce執行過程是怎么樣的
本文路徑：http://www.yijiale78.com/article6/piodog.html

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