Hadoop学习笔记-MapReduce原理概述

目录

MR简介

MR实现的操作流程

作业提交流程

Mapper阶段解读

Reducer阶段解读

数据流向分析

总体处理流程分析

MapReduce原理示意图

        Combiner与Partitioner

Shuffle阶段解读

MapReduce中job参数及设置map和reduce的个数

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MR简介

一个MR作业通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，先由Map任务并行处理，然后MR框架对Map的输出先进行排序，然后把结果作为Reduce任务的输入。MR框架是一种主从框架，由一个单独的JobTracker节点和多个TaskTracker节点组成。（JobTracker相当于Master，负责作业任务的调度，TaskTracker相当于Slave，负责执行Master指派的任务）

用户编写的程序分成三个部分：Mapper、Reducer 和Driver。

MapReduce计算任务可以划分为两个阶段：

MR实现的操作流程

如上图所示，具体MR的具体步骤可描述如下：

步骤1：

把输入文件分成M块（每一块大小Hadoop默认是64M，可修改）。

步骤2：

master选择空闲的执行者worker节点，把总共M个Map任务和R个Reduce任务分配给他们，如上图中（2）所示。

步骤3：

一个分配了Map任务的worker读取并处理输入数据块。从数据块中解析出key/value键值对，把他们传递给用户自定义的Map函数，由Map函数生成并输出中间key/value键值对，暂时缓存在内存中，如上图中（3）所示。

步骤4：

缓存中的key/value键值对通过分区函数分成R个区域，之后周期性地写入本地磁盘上。并把本地磁盘上的存储位置回传给master，由master负责把这些存储位置传送给Reduce worker，如上图中（4）所示。

步骤5：

当Reduce worker接收到master发来的存储位置后，使用RPC协议从Map worker所在主机的磁盘上读取数据。在获取所有中间数据后，通过对key排序使得相同具有key的数据聚集在一起。如上图中（5）所示。

步骤6：

Reduce worker程序对排序后的中间数据进行遍历，对每一个唯一的中间key，Reduce worker程序都会将这个key对应的中间value值的集合传递给用户自定义的Reduce函数，完成计算后输出文件（每个Reduce任务产生一个输出文件）。如上图中（6）所示。

作业提交流程

步骤1：命令行提交。用户使用Hadoop命令行脚本提交MR程序到集群。

步骤2：作业上传。这一步骤包括了很多初始化工作，如获取用户作业的JobId，创建HDFS目录，上传作业、相关依赖库等到HDFS上。

步骤3：产生切分文件。

步骤4：提交作业到JobTracker。