大數(shù)據(jù)離線階段Day8之MapReduce工作機制詳解

　　1.MapTask工作機制

　　整個Map階段流程大體如上圖所示。簡單概述：input File通過split被邏輯切分為多個split文件，通過Record按行讀取內(nèi)容給map(用戶自己實現(xiàn)的)進行處理，數(shù)據(jù)被map處理結束之后交給OutputCollector收集器，對其結果key進行分區(qū)(默認使用hash分區(qū))，然后寫入buffer，每個map task都有一個內(nèi)存緩沖區(qū)，存儲著map的輸出結果，當緩沖區(qū)快滿的時候需要將緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)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(chǎn)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(shù)據(jù)。

　　詳細步驟：

　　Ø 首先，讀取數(shù)據(jù)組件InputFormat(默認TextInputFormat)會通過getSplits方法對輸入目錄中文件進行邏輯切片規(guī)劃得到splits，有多少個split就對應啟動多少個MapTask。split與block的對應關系默認是一對一。

　　Ø 將輸入文件切分為splits之后，由RecordReader對象(默認LineRecordReader)進行讀取，以\n作為分隔符，讀取一行數(shù)據(jù)，返回。Key表示每行首字符偏移值，value表示這一行文本內(nèi)容。

　　Ø 讀取split返回，進入用戶自己繼承的Mapper類中，執(zhí)行用戶重寫的map函數(shù)。RecordReader讀取一行這里調(diào)用一次。

　　Ø map邏輯完之后，將map的每條結果通過context.write進行collect數(shù)據(jù)收集。在collect中，會先對其進行分區(qū)處理，默認使用HashPartitioner。

　　MapReduce提供Partitioner接口，它的作用就是根據(jù)key或value及reduce的數(shù)量來決定當前的這對輸出數(shù)據(jù)最終應該交由哪個reduce task處理。默認對key hash后再以reduce task數(shù)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。

　　Ø 接下來，會將數(shù)據(jù)寫入內(nèi)存，內(nèi)存中這片區(qū)域叫做環(huán)形緩沖區(qū)，緩沖區(qū)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(qū)。當然寫入之前，key與value值都會被序列化成字節(jié)數(shù)組。

　　環(huán)形緩沖區(qū)其實是一個數(shù)組，數(shù)組中存放著key、value的序列化數(shù)據(jù)和key、value的元數(shù)據(jù)信息，包括partition、key的起始位置、value的起始位置以及value的長度。環(huán)形結構是一個抽象概念。

　　緩沖區(qū)是有大小限制，默認是100MB。當map task的輸出結果很多時，就可能會撐爆內(nèi)存，所以需要在一定條件下將緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)臨時寫入磁盤，然后重新利用這塊緩沖區(qū)。這個從內(nèi)存往磁盤寫數(shù)據(jù)的過程被稱為Spill，中文可譯為溢寫。這個溢寫是由單獨線程來完成，不影響往緩沖區(qū)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(qū)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(qū)的數(shù)據(jù)已經(jīng)達到閾值(buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB)，溢寫線程啟動，鎖定這80MB的內(nèi)存，執(zhí)行溢寫過程。Map task的輸出結果還可以往剩下的20MB內(nèi)存中寫，互不影響。

　　Ø 當溢寫線程啟動后，需要對這80MB空間內(nèi)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(jié)做的排序。

　　如果job設置過Combiner，那么現(xiàn)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(shù)據(jù)量。Combiner會優(yōu)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。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(zhí)行效率有幫助，反之會影響reduce的最終結果。

　　Ø 每次溢寫會在磁盤上生成一個臨時文件(寫之前判斷是否有combiner)，如果map的輸出結果真的很大，有多次這樣的溢寫發(fā)生，磁盤上相應的就會有多個臨時文件存在。當整個數(shù)據(jù)處理結束之后開始對磁盤中的臨時文件進行merge合并，因為最終的文件只有一個，寫入磁盤，并且為這個文件提供了一個索引文件，以記錄每個reduce對應數(shù)據(jù)的偏移量。

　　至此map整個階段結束。

　　2.

　　ReduceTask工作機制

　　Reduce大致分為copy、sort、reduce三個階段，重點在前兩個階段。copy階段包含一個eventFetcher來獲取已完成的map列表，由Fetcher線程去copy數(shù)據(jù)，在此過程中會啟動兩個merge線程，分別為inMemoryMerger和onDiskMerger，分別將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)merge到磁盤和將磁盤中的數(shù)據(jù)進行merge。待數(shù)據(jù)copy完成之后，copy階段就完成了，開始進行sort階段，sort階段主要是執(zhí)行finalMerge操作，純粹的sort階段，完成之后就是reduce階段，調(diào)用用戶定義的reduce函數(shù)進行處理。

　　詳細步驟：

　　Ø Copy階段，簡單地拉取數(shù)據(jù)。Reduce進程啟動一些數(shù)據(jù)copy線程(Fetcher)，通過HTTP方式請求maptask獲取屬于自己的文件。

　　Ø Merge階段。這里的merge如map端的merge動作，只是數(shù)組中存放的是不同map端copy來的數(shù)值。Copy過來的數(shù)據(jù)會先放入內(nèi)存緩沖區(qū)中，這里的緩沖區(qū)大小要比map端的更為靈活。merge有三種形式：內(nèi)存到內(nèi)存;內(nèi)存到磁盤;磁盤到磁盤。默認情況下第一種形式不啟用。當內(nèi)存中的數(shù)據(jù)量到達一定閾值，就啟動內(nèi)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?jīng)]有map端的數(shù)據(jù)時才結束，然后啟動第三種磁盤到磁盤的merge方式生成最終的文件。

　　Ø 把分散的數(shù)據(jù)合并成一個大的數(shù)據(jù)后，還會再對合并后的數(shù)據(jù)排序。

　　Ø 對排序后的鍵值對調(diào)用reduce方法，鍵相等的鍵值對調(diào)用一次reduce方法，每次調(diào)用會產(chǎn)生零個或者多個鍵值對，最后把這些輸出的鍵值對寫入到HDFS文件中。

　　3. Shuffle機制

　　map階段處理的數(shù)據(jù)如何傳遞給reduce階段，是MapReduce框架中最關鍵的一個流程，這個流程就叫shuffle。

　　shuffle: 洗牌、發(fā)牌——(核心機制：數(shù)據(jù)分區(qū)，排序，合并)。

　　shuffle是Mapreduce的核心，它分布在Mapreduce的map階段和reduce階段。一般把從Map產(chǎn)生輸出開始到Reduce取得數(shù)據(jù)作為輸入之前的過程稱作shuffle。

　　1).Collect階段：將MapTask的結果輸出到默認大小為100M的環(huán)形緩沖區(qū)，保存的是key/value，Partition分區(qū)信息等。

　　2).Spill階段：當內(nèi)存中的數(shù)據(jù)量達到一定的閥值的時候，就會將數(shù)據(jù)寫入本地磁盤，在將數(shù)據(jù)寫入磁盤之前需要對數(shù)據(jù)進行一次排序的操作，如果配置了combiner，還會將有相同分區(qū)號和key的數(shù)據(jù)進行排序。

　　3).Merge階段：把所有溢出的臨時文件進行一次合并操作，以確保一個MapTask最終只產(chǎn)生一個中間數(shù)據(jù)文件。

　　4).Copy階段： ReduceTask啟動Fetcher線程到已經(jīng)完成MapTask的節(jié)點上復制一份屬于自己的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)默認會保存在內(nèi)存的緩沖區(qū)中，當內(nèi)存的緩沖區(qū)達到一定的閥值的時候，就會將數(shù)據(jù)寫到磁盤之上。

　　5).Merge階段：在ReduceTask遠程復制數(shù)據(jù)的同時，會在后臺開啟兩個線程對內(nèi)存到本地的數(shù)據(jù)文件進行合并操作。

　　6).Sort階段：在對數(shù)據(jù)進行合并的同時，會進行排序操作，由于MapTask階段已經(jīng)對數(shù)據(jù)進行了局部的排序，ReduceTask只需保證Copy的數(shù)據(jù)的最終整體有效性即可。

　　Shuffle中的緩沖區(qū)大小會影響到mapreduce程序的執(zhí)行效率，原則上說，緩沖區(qū)越大，磁盤io的次數(shù)越少，執(zhí)行速度就越快

　　緩沖區(qū)的大小可以通過參數(shù)調(diào)整, 參數(shù)：io.sort.mb 默認100M

作者：傳智播客大數(shù)據(jù)培訓學院
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