Hadoop之MapReduce详解

Java类型	Hadoop Writable类型
Boolean	BooleanWritable
Byte	ByteWritable
Int	IntWritable
Float	FloatWritable
Long	LongWritable
Double	DoubleWritable
String	Text
Map	MapWritable
Array	ArrayWritable

二、 Hadoop序列化

2.1 序列化概述

2.2 自定义bean对象实现序列化接口（Writable）

在企业开发中往往常用的基本序列化类型不能满足所有需求，比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象，那么该对象就需要实现序列化接口。

具体实现bean对象序列化步骤如下7步。

（1）必须实现Writable接口

（2）反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造

public FlowBean() {
   super();
}

（3）重写序列化方法

@Override

public void write(DataOutput out) throws IOException {
   out.writeLong(upFlow);
   out.writeLong(downFlow);
   out.writeLong(sumFlow);
}

（4）重写反序列化方法

@Override

public void readFields(DataInput in) throws IOException {
   upFlow = in.readLong();
   downFlow = in.readLong();
   sumFlow = in.readLong();
}

（5）注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致

（6）要想把结果显示在文件中，需要重写toString()，可用”\t”分开，方便后续用。

（7）如果需要将自定义的bean放在key中传输，则还需要实现Comparable接口，因为MapReduce框中的Shuffle过程要求对key必须能排序。详见后面排序案例。

@Override

public int compareTo(FlowBean o) {
   // 倒序排列，从大到小
   return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}

三、 MapReduce框架原理

3.1 InputFormat数据输入

3.1.1 切片与MapTask并行度决定机制

1）问题引出

MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。

思考：1G的数据，启动8个MapTask，可以提高集群的并发处理能力。那么1K的数据，也启动8个MapTask，会提高集群性能吗？MapTask并行任务是否越多越好呢？哪些因素影响了MapTask并行度？

2）MapTask并行度决定机制

数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。

数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。

3.1.2 Job提交流程源码和切片源码详解

1）Job提交流程源码详解

waitForCompletion()

submit();

// 1建立连接
   connect();  
      // 1）创建提交Job的代理
      new Cluster(getConfiguration());
         // （1）判断是本地yarn还是远程
         initialize(jobTrackAddr, conf);

// 2 提交job
submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster)
   // 1）创建给集群提交数据的Stag路径
   Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);
   // 2）获取jobid ，并创建Job路径
   JobID jobId = submitClient.getNewJobID();

   // 3）拷贝jar包到集群
copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir); 
   rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);

// 4）计算切片，生成切片规划文件
writeSplits(job, submitJobDir);
      maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
      input.getSplits(job);
// 5）向Stag路径写XML配置文件
writeConf(conf, submitJobFile);
   conf.writeXml(out);

// 6）提交Job,返回提交状态
status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());

2）FileInputFormat切片源码解析(input.getSplits(job))

3.1.3 FileInputFormat切片机制

FileInputFormat切片大小的参数设置

3.1.4 CombineTextInputFormat切片机制

框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个MapTask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的MapTask，处理效率极其低下。

1）应用场景：

CombineTextInputFormat用于小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个MapTask处理。

2）虚拟存储切片最大值设置

CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);// 4m

注意：虚拟存储切片最大值设置最好根据实际的小文件大小情况来设置具体的值。

3）切片机制

生成切片过程包括：虚拟存储过程和切片过程二部分。

CombineTextInputFormat切片机制

（1）虚拟存储过程：

将输入目录下所有文件大小，依次和设置的setMaxInputSplitSize值比较，如果不大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍，那么以最大值切割一块；当剩余数据大小超过设置的最大值且不大于最大值2倍，此时将文件均分成2个虚拟存储块（防止出现太小切片）。

例如setMaxInputSplitSize值为4M，输入文件大小为8.02M，则先逻辑上分成一个4M。剩余的大小为4.02M，如果按照4M逻辑划分，就会出现0.02M的小的虚拟存储文件，所以将剩余的4.02M文件切分成（2.01M和2.01M）两个文件。

（2）切片过程：

（a）判断虚拟存储的文件大小是否大于setMaxInputSplitSize值，大于等于则单独形成一个切片。

（b）如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。

（c）测试举例：有4个小文件大小分别为1.7M、5.1M、3.4M以及6.8M这四个小文件，则虚拟存储之后形成6个文件块，大小分别为：

1.7M，（2.55M、2.55M），3.4M以及（3.4M、3.4M）

最终会形成3个切片，大小分别为：

（1.7+2.55）M，（2.55+3.4）M，（3.4+3.4）M

3.1.6 TextInputFormat的KV

3.2 MapReduce工作流程

（一）

（二）

上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：

（1）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中

（2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件

（3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件

（4）在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序

（5）ReduceTask根据自己的分区号，去各个MapTask机器上取相应的结果分区数据

（6）ReduceTask会取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件，ReduceTask会将这些文件再进行合并（归并排序）

（7）合并成大文件后，Shuffle的过程也就结束了，后面进入ReduceTask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对Group，调用用户自定义的reduce()方法）

注意：

（1）Shuffle中的缓冲区大小会影响到MapReduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快。

（2）缓冲区的大小可以通过参数调整，参数：io.sort.mb默认100M。

（3）源码解析流程

context.write(k, NullWritable.get());
output.write(key, value);
collector.collect(key, value,partitioner.getPartition(key, value, partitions));
       HashPartitioner();
collect()
       close()
       collect.flush()
sortAndSpill()
   sort()   QuickSort
mergeParts();

collector.close();

3.3 Shuffle机制

3.3.1 Shuffle机制

Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。

3.3.2 Partition分区

3.3.3 WritableComparable排序

自定义排序WritableComparable原理分析

bean对象做为key传输，需要实现WritableComparable接口重写compareTo方法，就可以实现排序。

@Override

public int compareTo(FlowBean o) {
   int result;
        // 按照总流量大小，倒序排列
   if (sumFlow > bean.getSumFlow()) {
      result = -1;
   }else if (sumFlow < bean.getSumFlow()) {
      result = 1;
   }else {
      result = 0;
   }
   return result;
}

3.3.4 Combiner合并

3.4 MapTask工作机制

（1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。

（2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。

（3）Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。

（4）Spill阶段：即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。

溢写阶段详情：

步骤1：利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区编号Partition进行排序，然后按照key进行排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照key有序。

步骤2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件output/spillN.out（N表示当前溢写次数）中。如果用户设置了Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。

步骤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。如果当前内存索引大小超过1MB，则将内存索引写到文件output/spillN.out.index中。

（5）Combine阶段：当所有数据处理完成后，MapTask对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。

当所有数据处理完后，MapTask会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out中，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。

在进行文件合并过程中，MapTask以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并io.sort.factor（默认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。

让每个MapTask最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。

3.5 ReduceTask工作机制

（1）Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。

（2）Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。

（3）Sort阶段：按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。

（4）Reduce阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。

1）设置ReduceTask并行度（个数）

ReduceTask的并行度同样影响整个Job的执行并发度和执行效率，但与MapTask的并发数由切片数决定不同，ReduceTask数量的决定是可以直接手动设置：

// 默认值是1，手动设置为4

job.setNumReduceTasks(4);

2）实验：测试ReduceTask多少合适

（1）实验环境：1个Master节点，16个Slave节点：CPU:8GHZ，内存: 2G

（2）实验结论：

表改变ReduceTask （数据量为1GB）