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（109）MapTask工作机制

MapTask的完整工作流程如图：

依图可见，MapTask一共分为5个阶段：

• Read阶段
• Map阶段
• Collect阶段
• 溢写阶段
• Merge阶段

1） Read阶段：首先是job的提交流程，客户端会读取待处理文件的信息，然后做切片规划，接着把信息和切片规划都提交到YARN，YARN会计算出所需要的MapTask的数量，之后才会正式进入MapTask；

MapTask会调用InputFormat读取数据，K是偏移量，v是这一行的文本，这就是Read阶段；

2） Map阶段，会进入自定义Mapper，执行我们在map()里定义的业务逻辑；

3） Collect阶段。把Map阶段处理的数据，通过调用OutputCollector.collect()来持续的发送到环形缓冲区，这个过程中会给每个KV对打上分区标记；

4） Spill阶段，即溢写阶段。当缓冲区写到80%之后，触发溢写，MR会将环形缓冲区的数据排序后写到本地磁盘上，生成一个临时文件。

​ 4.1） 溢写时，首先使用快速排序算法，对缓冲区内的数据进行排序。排序的方式是，先按照分区编号Partition进行排序，然后再按照key进行排序。经过这样排序之后，数据以分区为单位聚集在一起，同时区内数据是按照key有序；

​ 4.2） 按照分区编号从小到大依次将每个分区的数据写入临时文件output/spillN.out中，其中N表示当前溢写的次数。如果设置了Combiner，则会先进行分区内Combiner之后，再写入文件；

​ 4.3） 将分区数据的元信息写到内存索引数据结构spillRecord中，其中每个分区数据的元信息包括：在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。方便后续按照分区提取数据。如果当前内存索引大小占用超过1MB，则会将内存索引写到output/spillN.out.index里。

5） Merge阶段。当前MapTask的所有数据处理完成后，会对自己溢写输出的所有文件做归并，确保最终只生成一个数据文件。（避免小文件创建和读取的开销）

最终的大文件合并完成后，MapTask会将其保存到output/file.out里，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。

在文件合并过程中，是以分区为单位进行合并。对于某个分区，采用多轮递归合并的方式，每轮合并mapreduce.task.io.sort.factor（默认为10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。

（110）ReduceTask工作机制&并行度

ReduceTask工作机制

ReduceTask的完整工作流程如下图：

由图可知，ReduceTask分为3个阶段：

• Copy阶段
• Sort阶段（或者是merge + sort阶段）
• Reduce阶段

1） Copy阶段，每个ReduceTask负责处理一个分区的数据，首先每个ReduceTask会从各个MapTask归并完的文件里，将对应分区的数据拷贝过来。相当于是从每个MapTask都取一片数据，如果这片数据大小超过阈值，那么就写到磁盘上，否则就直接放进内存里。

2） 接下来进入Sort阶段，每个ReduceTask会对自己拉取过来的那堆数据，做归并排序。

ReduceTask在远程拷贝数据的同时，也会启动两个后台线程，对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存中数据过多，或者磁盘上文件过多。由于每个MapTask对自己的数据已经进行了局部排序，因此ReduceTask只需要对拿到的所有数据进行一次归并排序即可。（子序列有序，合并多个子序列的算法）

3） 最后进入Reduce阶段，将上一阶段的文件送进Reduce()里，执行自定义的业务逻辑，并调用绑定的OutputFormat，将处理结果以指定形式输出到指定介质。

MapTask和ReduceTask的并行度决定机制

MapTask并行度是由切片个数决定的，而切片个数则是由输入文件和切片规则决定的。

那ReduceTask的并行度是由谁决定的？

ReduceTask的数量是可以手动设置的，通过在驱动类里编写如下代码：

job.setNumReduceTasks(4);		// 设置为4个ReduceTask

设置ReduceTask数量=0的时候，表示没有reduce阶段，输出文件个数跟map阶段一致。

如果数据分布不均匀的话，就有可能在Reduce阶段产生数据倾斜（单个分区数据过多，导致与其对应的ReduceTask处理压力过大），这个可以实际观察一下。

如果分区数不是1，但是设置的ReduceTask数量是1，那么将不会执行分区阶段。因为分区的时候会先判断ReduceTaskNum是否大于1，不大于1就不会执行分区逻辑。这个其实之前的时候也有讲过来着。

既然ReduceTask的数量是需要人为指定的，那么这个数量设置多少比较合适？

只能说不一定，需要考虑业务的需求，还需要结合集群的性能，来综合评定。

在有的情况下，需要计算全局汇总结果，那就只有一个ReduceTask就够了。

教程里做了一个简单的测试，我直接贴一下：

实验环境：1个Master节点，16个Slave节点，CPU都是8GHZ，内存都是2G。

当处理1GB数据时，改变ReduceTask的数量，总处理时长的变化为：

MapTask =16
ReduceTask	1	5	10	15	16	20	25	30	45	60
总时间	892	146	110	92	88	100	128	101	145	104

所以可以看到，一般来讲，ReduceTask的数量，不是越多越好，同样的，也不是越少越好。还是得视情况具体分析。

（122）MapReduce开发总结

接下来，按照执行的顺序，简单过一下MR处理过程中涉及到的一些组件，或者说一些环节：

1） 输入数据接口：InputFormat

默认的是TextInputFormat，输入的K是偏移量（功能上可简单理解成行号，但其实不是），V是对应的一行内容。但是一个文件至少占一片，因此处理不了大量小文件的场景。

处理大量小文件时应该用CombineTextInputFormat，可以把多个文件合并在一起统一切片，其中会涉及虚拟存储的概念；

2）逻辑处理接口：Mapper

数据进入Mapper之后，会按顺序执行下面三个方法：

• setup()，负责初始化
• map()，用户的业务逻辑
• cleanup()，最后调用，关闭资源；

之后，数据进入到shuffle阶段。

3）分区：Partitioner

默认的是HashPartitioner，即按照key的hashcode值 % numReducer个数来计算key所属分区。

可根据业务需要，自定义分区类。

4）排序：Comparable

MR中的排序默认是字典排序，即按照字母或者数字，由小到大排序。
不同场景下的排序，拥有不同的名字：

• 部分排序：即每个输出的文件，内部有序，文件和文件之间无序；
• 全排序：相当于一个Reduce，对所有数据排序，慎用，所有数据放在一台节点上，容易OOM；
• 二次排序：即拥有两个排序条件，它属于自定义排序的范畴，需要实现WritableCompare接口，并重写其中的compareTo()来添加大小比较的逻辑；

5）合并：Combiner（可选阶段）

Combiner其实是一类运行在单个MapTask的Reducer。

通过在shuffle的几个阶段里做预聚合，如可以将（a,1）、（a,1）这样的数据聚合成（a,2），从而减少数据量，避免无谓的IO传输。

前提是不影响最终的业务逻辑（求和没啥问题），其实就是提前在map阶段聚合，这样算是降低了Reducer端的压力，这也是解决数据倾斜的一个方法。

同样的，Combiner也可以自定义，可编写自己需要的、同时不影响业务的聚合逻辑。

6）逻辑处理接口：Reducer

数据进入Reducer之后，会按顺序执行下面三个方法：

• setup() 初始化
• reduce() 用户的业务逻辑；
• clearup() 关闭清理资源

7）输出数据接口：OutputFormat

默认是TextOutputFormat，即将每个KV对，作为一行输出到目标文件；同样支持自定义。

参考文献

1. 【尚硅谷大数据Hadoop教程，hadoop3.x搭建到集群调优，百万播放】