Hadoop3教程（十一）：MapReduce的详细工作流程

（94）MR工作流程

本小节将展示一下整个MapReduce的全工作流程。

Map阶段

首先是Map阶段：

1. 首先，我们有一个待处理文本文件的集合；

2. 客户端开始切片规划；

3. 客户端提交各种信息（如切片规划文件、代码文件及其他配置数据）到yarn；

4. yarn接收信息，计算所需的MapTask数量（按照切片数）；

5. MapTask启动，读取输入文件，默认使用的是TextInputFormat。输出KV对，以TextInputFormat为例，K是偏移量（行在整个文件的字节数），V是这一行的内容；

6. TextInputFormat读取完毕后，将得到的KV对都输入Mapper()，做自定义业务逻辑处理（核心处理部分）；

7. Mapper()处理完的数据，放入outputCollector，也被叫做环形缓冲区；环形缓冲区是位于内存中的，其实就是个缓冲数组，里面每行数据是分左右两部分，右边一部分是KV数据位，存放的是输入进来的K值和V值，左边一部分是对应的索引数据，存放的信息有：本行KV对的索引、本行KV对的分区、keystart以及valuestart；这里的keystart和valuestart都是指数据在内存中的存储位置，(keystart~valuestart)表示本行key值的存储起止位置，而(valuestart~下一行数据的keystart)表示本行value值的存储起止位置，其他行以此类推。

   环形缓冲区默认大小是100M，它有个有趣的机制用来协调写 + 磁盘持久化。当写满到80%的时候，环形缓冲区会开始进行反向逆写操作。

   什么是反向逆写呢？

   可以结合数组做简单理解，就是假设数组有100个位置，即索引位0~99，当写到80%位置，即从索引0开始，到索引79写完了之后，就开始反向逆写，从索引99开始往前写，依次是98/97这样子。

   为什么要这么设置？

   很简单，当写满到80%的时候，系统会开启一个线程，将这80%的数据持久化到磁盘，但持久化的同时，一般希望不会影响正常的写，于是留了20%的空位置，供正常的写操作。因此是持久化 + 写，并行运行。

   想象一下，如果规定只有写满到100%之后才能持久化到磁盘，或者说溢出到磁盘，那么在它持久化的过程中，整个写流程就必须暂停，直到持久化完成后，环形缓冲区清空后才能继续写，这个时间消耗未免太长，效率太低。这么看的话，它这个80%后开始逆写的设置，还挺棒的。

   这里有个潜在的问题，就是如果系统写的很快，在没有持久化完那80%之前，那20%的空位置就写满了，这时候会发生什么情况？

   这时候，写流程就不得不暂停，直到持久化完成之后再恢复写。

8. 注意，上一步中持久化，或者说溢写数据之前，会先将数据分区（不同分区的数据在Reduce阶段将会被送进不同的ReduceTask）。然后分区内做排序，一般使用快排。

   那排序是针对什么来排呢？

   不是数据的KV，而是数据的那几个索引。

9. 将数据溢出至文件。注意，单次溢写的数据虽然是写在一个文件里，但是是分区且分区内有序的。

10. 在数据溢出数次后，我们就有了好几个文件，接下来我们将这些文件merge，做归并排序，相当于是合并成一个文件，然后将结果存储在磁盘。

11. 做预聚合。比如说如果有两个，那可以直接合并成。当然，这一步并不是必要的，可以结合实际场景具体看是否需要。

到这里，一个MapTask的工作就正式结束了，其他的MapTask就是重复以上过程。

Reduce阶段

Reduce阶段：

1. 一般情况下，等所有MapTask任务都完成后，就会启动响应数据的ReduceTask，并告知每个ReduceTask它需要处理的数据范围。

   这里说的是一般情况下，实际上我们也可以设置，等到一部分MapTask完成之后就先启动几个ReduceTask做处理，相当于Map阶段和Reduce阶段同时进行。这个比较适合MapTask很多的情况，比如说有100个MapTask，等到100个都执行完，才进入Reduce阶段，未免太慢了，所以可以这样并行走。

2. ReduceTask 主动 从MapTask的结果数据中去拉取需要的数据，然后做合并文件 + 归并排序。

   举个例子，ReduceTask_1可能会从MapTask_1拉取指定分区数据，也会从MapTask_2中拉取该分区的数据，这样的话就会有多个文件，而且虽然每个文件内部是有序的（MapTask处理过），但是不同文件之间可能是无序的，因此合并文件 + 归并排序，是很有必要的。

3. 对上一步产生的结果，一次读取一组，送进Reducer()去做业务逻辑处理。这里的一组是KEY值相同作为一组，因为上一步中已经排序过了，所以KEY值相同的会被放在一起，直接取这一组就可以了。

4. 分组，暂且不表；

5. Reducer()处理完了之后，由OutputFormat往外输出，默认是TextOutputFormat，即输出成文本文件。

这就是整个MR处理的流程。

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】