本文主要是介绍[Hadoop]MapReducer工作过程，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！
1. 从输入到输出
一个MapReducer作业经过了input，map，combine，reduce，output五个阶段，其中combine阶段并不一定发生，map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle（数据清洗）。
在shuffle阶段还会发生copy（复制）和sort（排序）。
在MapReduce的过程中，一个作业被分成Map和Reducer两个计算阶段，它们由一个或者多个Map任务和Reduce任务组成。如下图所示，一个MapReduce作业从数据的流向可以分为Map任务和Reduce任务。当用户向Hadoop提交一个MapReduce作业时，JobTracker则会根据各个TaskTracker周期性发送过来的心跳信息综合考虑TaskTracker的资源剩余量，作业优先级，作业提交时间等因素，为TaskTracker分配合适的任务。Reduce任务默认会在Map任务数量完成5%后才开始启动。
Map任务的执行过程可以概括为：首先通过用户指定的InputFormat类中的getSplits方法和next方法将输入文件切片并解析成键值对作为map函数的输入。然后map函数经过处理之后将中间结果交给指定的Partitioner处理，确保中间结果分发到指定的Reduce任务处理，此时如果用户指定了Combiner，将执行combine操作。最后map函数将中间结果保存到本地。
Reduce任务的执行过程可以概括为：首先需要将已经完成Map任务的中间结果复制到Reduce任务所在的节点，待数据复制完成后，再以key进行排序，通过排序，将所有key相同的数据交给reduce函数处理，处理完成后，结果直接输出到HDFS上。
2. input
如果使用HDFS上的文件作为MapReduce的输入，MapReduce计算框架首先会用org.apache.hadoop.mapreduce.InputFomat类的子类FileInputFormat类将作为输入HDFS上的文件切分形成输入分片(InputSplit)，每个InputSplit将作为一个Map任务的输入，再将InputSplit解析为键值对。InputSplit的大小和数量对于MaoReduce作业的性能有非常大的影响。
InputSplit只是逻辑上对输入数据进行分片，并不会将文件在磁盘上分成分片进行存储。InputSplit只是记录了分片的元数据节点信息，例如起始位置，长度以及所在的节点列表等。数据切分的算法需要确定InputSplit的个数，对于HDFS上的文件，FileInputFormat类使用computeSplitSize方法计算出InputSplit的大小，代码如下：
protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize, long maxSize) {return Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));}
其中 minSize 由mapred-site.xml文件中的配置项mapred.min.split.size决定，默认为1；maxSize 由mapred-site.xml文件中的配置项mapred.max.split.size决定，默认为9223 372 036 854 775 807；而blockSize是由hdfs-site.xml文件中的配置项dfs.block.size决定，默认为67 108 864字节（64M）。所以InputSplit的大小确定公式为：
max(mapred.min.split.size, min(mapred.max.split.size, dfs.block.size));
一般来说，dfs.block.size的大小是确定不变的，所以得到目标InputSplit大小，只需改变mapred.min.split.size 和 mapred.max.split.size 的大小即可。InputSplit的数量为文件大小除以InputSplitSize。InputSplit的原数据信息会通过一下代码取得：
splits.add(new FileSplit(path, length - bytesRemaining, splitSize, blkLocations[blkIndex].getHosts()));
从上面的代码可以发现，元数据的信息由四部分组成：文件路径，文件开始位置，文件结束位置，数据块所在的host。
对于Map任务来说，处理的单位为一个InputSplit。而InputSplit是一个逻辑概念，InputSplit所包含的数据是仍然存储在HDFS的块里面，它们之间的关系如下图所示：
当输入文件切分为InputSplit后，由FileInputFormat的子类（如TextInputFormat）的createRecordReader方法将InputSplit解析为键值对，代码如下：
public RecordReader<LongWritable, Text>createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context) {String delimiter = context.getConfiguration().get("textinputformat.record.delimiter");byte[] recordDelimiterBytes = null;if (null != delimiter)recordDelimiterBytes = delimiter.getBytes(Charsets.UTF_8);return new LineRecordReader(recordDelimiterBytes);}
此处默认是将行号作为键。解析出来的键值对将被用来作为map函数的输入。至此input阶段结束。
3. map及中间结果的输出
InputSplit将解析好的键值对交给用户编写的map函数处理，处理后的中间结果会写到本地磁盘上，在刷写磁盘的过程中，还做了partition（分区）和 sort（排序）的操作。
map函数产生输出时，并不是简单的刷写磁盘。为了保证I/O效率，采取了先写到内存的环形内存缓冲区，并做一次预排序，如下图所示：
每个Map任务都有一个环形内存缓冲区，用于存储map函数的输出。默认情况下，缓冲区大小是100M，该值可以通过mapred-site.xml文件中的io.sort.mb的配置项配置。一旦缓冲区内容达到阈值（由mapred-site.xml文件的io.sort.spill.percent的值决定，默认为0.80 或者 80%），一个后台线程便会将缓冲区的内容溢写到磁盘中。再写磁盘的过程中，map函数的输出继续被写到缓冲区，但如果在此期间缓冲区被填满，map会阻塞直到写磁盘过程完成。写磁盘会以轮询的方式写到mapred.local.dir（mapred-site.xml文件的配置项）配置的作业特定目录下。
在写磁盘之前，线程会根据数据最终要传入到的Reducer把缓冲区的数据划分成（默认是按照键）相应的分区。在每个分区中，后台线程按照建进行内排序，此时如果有一个Combiner，它会在排序后的输出上运行。
一旦内存缓冲区达到溢出的阈值，就会新建一个溢出写文件，因此在Map任务完成最后一个输出记录之后，会有若干个溢出写文件。在Map任务完成之前，溢出写文件被合并成一个已分区且已排序的输出文件作为map输出的中间结果，这也是Map任务的输出结果。
如果已经指定Combiner且溢出写次数至少为3时，Combiner就会在输出文件写到磁盘之前运行。如前文所述，Combiner可以多次运行，并不影响输出结果。运行Combiner的意义在于使map输出的中间结果更紧凑，使得写到本地磁盘和传给Reducer的数据更少。
为了提高磁盘IO性能，可以考虑压缩map的输出，这样会写磁盘的速度更快，节约磁盘空间，从而使传送给Reducer的数据量减少。默认情况下，map的输出是不压缩的，但只要将mapred-site.xml文件的配置项mapred.compress.map.output设为true即可开启压缩功能。使用的压缩库由mapred-site.xml文件的配置项mapred.map.output.compression.codec
指定，如下列出了目前hadoop支持的压缩格式：
| 压缩格式 | 工具 | 算法 | 文件扩展名 | 是否包含多个文件 | 是否可切分 |
|---|---|---|---|---|---|
| DEFLATE* | N/A | DEFLATE | .deflate | 否 | 否 |
| Gzip | gzip | DEFLATE | .gz | 否 | 否 |
| bzip2 | bzip2 | bzip2 | .bz2 | 否 | 是 |
| LZO | Lzop | LZO | .lzo | 否 | 否 |
map输出的中间结果存储的格式为IFile，IFile是一种支持航压缩的存储格式，支持上述压缩算法。
Reducer通过Http方式得到输出文件的分区。将map输出的中间结果发送到Reducer的工作线程的数量由mapred-site.xml文件的tasktracker.http.threds配置项决定，此配置针对每个节点，而不是每个Map任务，默认是40，可以根据作业大小，集群规模以及节点的计算能力而增大。
4. shuffle
shuffle，也叫数据清洗。在某些语境下，代表map函数产生输出到reduce的消化输入的整个过程。
4.1 copy阶段
Map任务输出的结果位于Map任务的TaskTracker所在的节点的本地磁盘上。TaskTracker需要为这些分区文件（map输出）运行Reduce任务。但是，Reduce任务可能需要多个Map任务的输出作为其特殊的分区文件。每个Map任务的完成时间可能不同，当只要有一个任务完成，Reduce任务就开始复制其输出。这就是shuffle的copy阶段。如下图所示，Reduce任务有少量复制线程，可以并行取得Map任务的输出，默认值为5个线程，该值可以通过设置mapred-site.xml的mapred.reduce.parallel.copies的配置项来改变。
如果map输出相当小，则会被复制到Reduce所在TaskTracker的内存的缓冲区中，缓冲区的大小由mapred-site.xml文件中的mapred.job.shuffle.input.buffer.percent配置项指定。否则，map输出将会被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值大小（由mapred-site.xml文件mapred.job.shuffle.merge.percent配置项决定）或缓冲区的文件数达到阈值大小（由mapred-site.xml文件mapred.inmem.merge.threshold配置项决定），则合并后溢写到磁盘中。
4.2 sort阶段
随着溢写到磁盘的文件增多，shuffle进行sort阶段。这个阶段将合并map的输出文件，并维持其顺序排序，其实做的是归并排序。排序的过程是循环进行，如果有50个map的输出文件，而合并因子（由mapred-site.xml文件的io.sort.factor配置项决定，默认为10）为10，合并操作将进行5次，每次将10个文件合并成一个文件，最后有5个文件，这5个文件由于不满足合并条件（文件数小于合并因子），则不会进行合并，将会直接把5个文件交给Reduce函数处理。到此shuffle阶段完成。
从shuffle的过程可以看出，Map任务处理的是一个InputSplit，而Reduce任务处理的是所有Map任务同一个分区的中间结果。
5. reduce及最后结果的输出
reduce阶段操作的实质就是对经过shuffle处理后的文件调用reduce函数处理。由于经过了shuffle的处理，文件都是按键分区且有序，对相同分区的文件调用一次reduce函数处理。
与map的中间结果不同的是，reduce的输出一般为HDFS。
6. sort
排序贯穿于Map任务和Reduce任务，排序操作属于MapReduce计算框架的默认行为，不管流程是否需要，都会进行排序。在MapReduce计算框架中，主要用到了两种排序算法：快速排序和归并排序。
在Map任务和Reduce任务的过程中，一共发生了3次排序操作。
（1）当map函数产生输出时，会首先写入内存的环形缓冲区，当达到设定的阈值，在刷写磁盘之前，后台线程会将缓冲区的数据划分相应的分区。在每个分区中，后台线程按键进行内排序。如下图所示。
（2）在Map任务完成之前，磁盘上存在多个已经分好区，并排好序，大小和缓冲区一样的溢写文件，这时溢写文件将被合并成一个已分区且已排序的输出文件。由于溢写文件已经经过一次排序，所以合并文件时只需再做一次排序就可使输出文件整体有序。如下图所示。
（3）在shuffle阶段，需要将多个Map任务的输出文件合并，由于经过第二次排序，所以合并文件时只需在做一次排序就可以使输出文件整体有序。
在这3次排序中第一次是在内存缓冲区做的内排序，使用的算法是快速排序；第二次排序和第三次排序都是在文件合并阶段发生的，使用的是归并排序。
7. 作业的进度组成
一个MapReduce作业在Hadoop上运行时，客户端的屏幕通常会打印作业日志，如下：
对于一个大型的MapReduce作业来说，执行时间可能会比较比较长，通过日志了解作业的运行状态和作业进度是非常重要的。对于Map来说，进度代表实际处理输入所占比例，例如 map 60% reduce 0% 表示Map任务已经处理了作业输入文件的60%，而Reduce任务还没有开始。而对于Reduce的进度来说，情况比较复杂，从前面得知，reduce阶段分为copy，sort 和 reduce，这三个步骤共同组成了reduce的进度，各占1/3。如果reduce已经处理了2/3的输入，那么整个reduce的进度应该为1/3 + 1/3 + 1/3 * (2/3) = 5/9 ，因为reduce开始处理时，copy和sort已经完成。
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