【底层服务/编程功底系列】「大数据算法体系」带你深入分析MapReduce算法 — Shuffle的执行过程

本文主要是介绍【底层服务/编程功底系列】「大数据算法体系」带你深入分析MapReduce算法 — Shuffle的执行过程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Shuffle是什么

Shuffle作为MapReduce的核心步骤，扮演着重要的角色。对于深入理解MapReduce，对Shuffle的了解至关重要。然而，我发现在阅读相关资料时常常感到困惑，很难理清逻辑，反而越读越迷糊。最近，我为了进行MapReduce作业性能调优，不得不深入研究代码以了解Shuffle的运行机制。

Shuffle这个词通常意味着洗牌或弄乱，对于Java API中的Collections.shuffle(List)方法，我们可能更为熟悉。它会随机打乱列表中的元素顺序。然而，在MapReduce中，Shuffle有着不同的含义和作用。

Shuffle的流程处理

在MapReduce中，Shuffle是指将Map任务的输出结果有效地传输到Reduce端的过程。你可以将Shuffle理解为描述数据从Map任务输出到Reduce任务输入的这一过程。

map任务的执行流程

如果你对MapReduce中的Shuffle概念还不太了解，让我们来看一张图来帮助理解：

Shuffle的主要目标是将Map任务的输出结果按照键（Key）进行分组，并将相同键的值（Value）聚合在一起，以便在Reduce任务中进行进一步的处理。这个过程涉及网络传输和数据排序，确保相同键的数据被正确地发送到相同的Reduce任务。

reduce任务的执行流程

通过Shuffle，Map任务的输出结果可以被合理地分发到Reduce任务中，以便进行后续的数据处理和计算。Shuffle的实现需要考虑数据传输的效率和数据的排序，以提高整个MapReduce作业的性能和效率。

在分布式集群环境中，MapReduce任务通常在不同的节点上执行。特别是在Reduce阶段，需要从其他节点拉取Map任务的结果。当集群中同时运行多个作业时，任务的执行会对网络资源造成严重的负担。尽管这种网络消耗是正常的，但我们可以尽量减少不必要的消耗。此外，在节点内部，相对于内存而言，磁盘IO对作业完成时间的影响也是显著的。

Shuffle过程分析和优化

在设计Shuffle过程时，我们的目标是完整地从Map任务端拉取数据到Reduce任务端，并尽可能减少对带宽的不必要消耗，同时减少磁盘IO对任务执行的影响。我们希望优化的重点是减少数据的传输量，并尽量利用内存而不是磁盘。

map任务深入分析

整个流程可以简化为四个步骤。首先，每个Map任务都有一个内存缓冲区，用于存储Map的输出结果。当缓冲区接近满时，需要将缓冲区的数据以临时文件的形式存储到磁盘上。其次，当整个Map任务完成后，会对磁盘上该Map任务生成的所有临时文件进行合并，生成最终的正式输出文件。最后，Reduce任务会从这些输出文件中拉取数据进行处理。

如果与您所了解的Shuffle过程有所不同，请不吝指出。我将以WordCount作为示例，并假设有8个Map任务和3个Reduce任务。从上图可以看出，Shuffle过程涉及Map和Reduce两个端点，因此我将分两部分展开讨论。

细化步骤分析

在MapReduce中，Shuffle过程涉及多个细节和子步骤。

下面是对这些细节的总结：

1. 数据分片读取

在Map任务执行时，它的输入数据来自HDFS的数据块（block）。在MapReduce的概念中，Map任务只读取数据切片（split）。数据切片与数据块的对应关系可能是多对一的关系，默认情况下是一对一的关系。以WordCount示例为例，假设Map的输入数据都是像"aaa"这样的字符串。

在Map任务中，它会从HDFS的数据块中读取输入数据。数据切片与数据块的对应关系可能是多对一的关系，这意味着一个数据切片可能对应多个数据块。然而，在默认情况下，Map任务会一对一地读取数据切片和数据块。

以WordCount示例为例，假设Map任务的输入数据都是像"aaa"这样的字符串。这意味着每个数据切片中只包含一个字符串，而这个字符串对应一个数据块。因此，Map任务会读取每个数据切片中的字符串，并进行相应的处理和计算。

2. 分配计算Reduce服务

经过Mapper运行后，我们得到了这样一个键值对：键是"aaa"，值是数值1。在当前的Map阶段，我们只进行了加1的操作，真正的结果合并是在Reduce任务中进行的。前面我们已经知道这个作业有3个Reduce任务，现在需要决定将"aaa"交给哪个Reduce任务处理。

Partitioner分区控制

MapReduce提供了Partitioner接口，它的作用是根据键或值以及Reduce任务的数量来决定将输出数据交给哪个Reduce任务处理。默认情况下，Partitioner会对键进行哈希运算，然后取模Reduce任务的数量。这种默认的取模方式旨在平均分配Reduce任务的处理能力。如果用户有特殊需求，可以自定义并将其设置到作业中。

在我们的示例中，经过Partitioner处理后，"aaa"返回0，也就是这对值应该交给第一个Reducer处理。接下来，需要将数据写入内存缓冲区中。缓冲区的作用是批量收集Map的结果，以减少磁盘IO的影响。键值对以及Partition的结果都会被写入缓冲区。在写入之前，键和值都会被序列化为字节数组。

3. 内存缓冲区（内存数据溢写+机制）

内存缓冲区是有大小限制的，默认为100MB。当Map任务的输出结果很大时，可能会超出内存的限制，因此需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。这个将数据从内存写入磁盘的过程被称为Spill，中文可译为"溢写"，字面意思很直观。

内存数据溢写（Spill）

Spill过程由单独的线程完成，不会阻塞写入Map结果的线程。为了确保Spill过程不会阻止Map结果的输出，整个缓冲区有一个溢写的比例（spill.percent）。默认情况下，这个比例为0.8，也就是当缓冲区的数据达到阈值（缓冲区大小 * 溢写比例 = 100MB * 0.8 = 80MB）时，Spill线程启动，锁定这80MB的内存，执行溢写过程。Map任务的输出结果仍然可以写入剩余的20MB内存，互不影响。

数据合并Combine/Reduce

当溢写线程启动后，需要对这80MB空间内的键进行排序（Sort）。排序是MapReduce模型的默认行为，它对序列化的字节进行排序。

在溢写过程中，我们需要将具有相同键的键值对合并在一起，以减少与分区相关的索引记录。这样可以减少发送到不同Reduce端的数据量。

在合并数据时，有些数据可能会出现重复的键。例如，在WordCount示例中，我们只是简单地统计单词出现的次数。如果在同一个Map任务的结果中有很多个相同的键，我们应该将它们的值合并在一起。这个过程被称为Combine，也可以称为Reduce。

如果客户端设置了Combiner，它会在Map端对具有相同键的键值对的值进行合并，以减少写入磁盘的数据量。Combiner会优化MapReduce的中间结果，因此在整个模型中会被多次使用。然而，使用Combiner时需要注意，它的输出应该与Reducer的输入键值对类型完全一致，并且不会改变最终的计算结果。因此，Combiner通常用于累加、最大值等不影响最终结果的场景。使用Combiner时需要谨慎，如果使用得当，它可以提高作业的执行效率，否则可能会影响最终结果的准确性。

4. 数据溢写+持久化磁盘

每次溢写都会在磁盘上生成一个溢写文件。如果Map的输出结果非常大，可能会发生多次溢写，导致磁盘上存在多个溢写文件。当Map任务真正完成时，内存缓冲区中的数据也会全部溢写到磁盘上形成一个溢写文件。最终，磁盘上至少会有一个溢写文件存在（如果Map的输出结果很少，那么在Map执行完成时只会产生一个溢写文件）。由于最终只需要一个文件，因此需要将这些溢写文件进行合并，这个过程被称为Merge。

Merge的过程是将多个溢写文件归并到一起。以前面的例子为例，对于键"aaa"，从一个Map任务读取的值是5，从另一个Map任务读取的值是8。因为它们具有相同的键，所以需要将它们合并成一个组（group）。对于"aaa"来说，合并后的结果可能是这样的：{ “aaa”, [5, 8, 2, …] }，数组中的值是从不同的溢写文件中读取出来的，然后将这些值相加。需要注意的是，由于Merge是将多个溢写文件合并成一个文件，所以可能会存在相同的键。在这个过程中，如果客户端设置了Combiner，也会使用Combiner来合并相同键的值。

Reduce任务执行

在Map端的工作完成后，最终生成的文件存放在TaskTracker的本地目录中。每个Reduce任务会通过RPC从JobTracker获取关于Map任务是否完成的信息。当Reduce任务收到通知，得知某个TaskTracker上的Map任务已经完成时，Shuffle的后半段过程开始启动。借鉴官网的一幅图，进行归纳和总结介绍，如下图所示。

如同Map端的细节图一样，Shuffle在Reduce端的过程也可以用图上标明的三个点来概括。在Reduce端，主要的工作是拉取数据、合并数据，并不断重复这个过程。在Reducer真正开始运行之前，所有的时间都用于拉取数据和进行合并。

1. Copy复制过程

在Copy过程中，Reduce进程会启动一些数据复制线程（Fetcher），通过HTTP方式从Map任务所在的TaskTracker请求获取Map任务的输出文件。由于Map任务已经完成，这些文件由TaskTracker管理在本地磁盘中。

2. Merge阶段

在Merge阶段，类似于Map端的合并操作，但这里的合并是针对不同Map端复制过来的数据。复制过来的数据会先放入内存缓冲区中，这个缓冲区的大小基于JVM的堆大小设置，并且应该将大部分内存分配给Shuffle阶段使用。需要强调的是，Merge有三种形式：1)内存到内存 2)内存到磁盘 3)磁盘到磁盘。默认情况下，第一种形式不启用，这可能会让人感到困惑。

当内存中的数据量达到一定阈值时，会启动内存到磁盘的合并操作。与Map端类似，这也是溢写的过程。如果设置了Combiner，它也会在这个过程中启用。然后，在磁盘上生成多个溢写文件。第二种合并方式会持续运行，直到没有Map端的数据为止，然后启动第三种磁盘到磁盘的合并方式，生成最终的输出文件。

3. Reducer阶段

在Reducer阶段，经过不断的合并操作，最终会生成一个"最终文件"作为Reducer的输入。这里加上引号是因为这个文件可能存在于磁盘上，也可能存在于内存中。我们当然希望它存放在内存中，直接作为Reducer的输入。然而，默认情况下，这个文件是存放在磁盘中的。关于如何将这个文件放置在内存中，以及相关的性能优化，将在后续的性能优化篇中进行讨论。

当Reducer的输入文件确定后，整个Shuffle过程最终结束。然后，Reducer开始执行，将结果存放到HDFS上。

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