HADOOP学习笔记总结二：分布式计算框架mapreduce

一、mapreduce 设计理念

移动计算不移动数据

1、split数据切片

2、MAP过程

3、shuffle过程

4、reduce过程

二、shuffler过程

partition过程默认hash模计算，根据reduce 的数量来决定，分好区后，reduce 自已fetch自己的那个部分后，再merge操作，可以解决所谓的数据倾斜问题。

sort排序，为后面的reduce group等操作事先排序，减轻reduce的计算负担

spill to disk 写入磁盘

注意其中的combiner的merge是可以不需要的。

三、split切片

很多人可能认为在hadoop中的split和block是一样的，可能是因为hadoop在默认情况下split的大小和hdfs文件分块大小是一样的导致的。

首先：split是mapreduce 的概念，是对应一个maptask 的输入，而block是ｈｄｆｓ中的文件块。

其次：split默认与block的大小一样，是因为mapreduce的FileInputFormat类中有个getSplits() 方法对文件进行split计算，

算法：

Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))

其中minisize 与maxsize的值可以通过配置文件设置，可以发现，如果blockSize小于maxSize && blockSize 大于 minSize之间，那么split就是blockSize，如果blockSize小于maxSize && blockSize 小于 minSize之间，那么split就是minSize，如果blockSize大于maxSize && blockSize 大于 minSize之间，那么split就是maxSize。

四、maptask与reducetask个数的决定

从shuffle过程的图示中可以知道 ，一个Split对应着一个maptask，所以具体有多少个maptask，得看split的大小，得看上述设置

而reduce的个数，则可以通过应当程序 显示的设置：如job.setNumReduceTasks(100)，但具体有哪些因素有关呢？
1、 设置mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum的大小可以决定单个tasktracker一次性启动reduce的数目，但是不能决定总的reduce数目。setNumReduceTasks(100)表示总的 REDUCE的数目。

2、但有个问题，有的时候虽然启动了100个 reduce，但可能只有50个在干活，为什么？

shuffle的过程，根据我们的业务把数据分成若干partition，每个partition的数据由对应的一个reducer来处理，需要根据key的值决定将这条<K,V> （map的输出）,送到哪一个reduce中去。送到哪一个reduce中去靠调用默认的org.apache.hadoop.mapred.lib.HashPartitioner的getPartition()方法来实现。所以reducer个数是由partition个数决定。

默认的分区是使用：hashpartitioner方法，可以自定义重写getPartition方法来决定partition的个数：

public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {

  /** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
  public int getPartition(K key, V value,
                          int numReduceTasks) {
    return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
  }

}

基中：key的hash值，与numReduceTasks两个 参数决定。