MapTask运行过程与原理详解

整个Map阶段流程大体如上图所示。

简单概述:

inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给 map(用户自己实现的)进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集 器，对其结果key进行分区(默认使用hash分区)，然后写入buffer，每个map task都有 一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一 个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所 有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task来拉数据

详细步骤

1. 读取数据组件 InputFormat (默认 TextInputFormat) 会通过 getSplits 方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到 splits, 有多少个 split 就对应启动多少个MapTask . split 与 block 的对应关系默认是一对一
2. 将输入文件切分为 splits 之后, 由 RecordReader 对象 (默认是LineRecordReader) 进行读取, 以 \n 作为分隔符, 读取一行数据, 返回 <key，value> . Key 表示每行首字符 偏移值, Value 表示这一行文本内容
3. 读取 split 返回 <key,value> , 进入用户自己继承的 Mapper 类中，执行用户重写 的 map 函数, RecordReader 读取一行这里调用一次
4. Mapper逻辑结束之后,将Mapper的每条结果通过context.write进行collect数据收集. 在 collect 中, 会先对其进行分区处理，默认使用 HashPartitioner。MapReduce 提供 Partitioner 接口, 它的作用就是根据 Key 或 Value 及 Reducer 的数量来决定当前的这对输出数据最终应该交由哪个 Reduce task 处理, 默认对 Key Hash 后再以 Reducer 数量取模. 默认的取模方式只是为了平均 Reducer 的处理能力, 如果用户自己对 Partitioner 有需求, 可以订制并设 置到Job上. 接下来,会将数据写入内存,内存中这片区域叫做环形缓冲区,缓冲区的作用是批量收集 Mapper 结果, 减少磁盘 IO 的影响. 我们的 Key/Value 对以及 Partition 的结果都会被写入缓冲区. 当然, 写入之前，Key 与 Value 值都会被序列化成字节数组。环形缓冲区其实是一个数组, 数组中存放着 Key, Value 的序列化数据和 Key, Value 的元数据信息, 包括 Partition, Key 的起始位置, Value 的起始位置以及 Value 的长度.​环形结构是一个抽象概念。缓冲区是有大小限制, 默认是 100MB. 当 Mapper 的输出结果很多时, 就可能 会撑爆内存, 所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘, 然后重 新利用这块缓冲区. 这个从内存往磁盘写数据的过程被称为 Spill, 中文可译为溢写. 这个溢写是由单独线程来完成, 不影响往缓冲区写 Mapper 结果的线程. 溢写线程启动时不应该阻止 Mapper 的结果输出, 所以整个缓冲区有个溢写的比例 spill.percent . 这个比例默认是 0.8, 也就是当缓冲区的数据已经达到 阈值 buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB , 溢写线程启动, 锁定这 80MB 的内存, 执行溢写过程. Mapper 的输出结果还可以往剩下的 20MB 内存中写, 互不影响
5. 当溢写线程启动后,需要对这80MB空间内的Key做排序(Sort).排序是MapReduce 模型默认的行为, 这里的排序也是对序列化的字节做的排序。如果 Job 设置过 Combiner, 那么现在就是使用 Combiner 的时候了. 将有相 同 Key 的 Key/Value 对的 Value 加起来, 减少溢写到磁盘的数据量. Combiner 会优化 MapReduce 的中间结果, 所以它在整个模型中会多次使用。那哪些场景才能使用 Combiner 呢? 从这里分析, Combiner 的输出是 Reducer 的输入, Combiner 绝不能改变最终的计算结果. Combiner 只应该用于那种 Reduce 的输入 Key/Value 与输出 Key/Value 类型完全一致, 且不影响 最终结果的场景. 比如累加, 最大值等. Combiner 的使用一定得慎重, 如果用好, 它对 Job 执行效率有帮助, 反之会影响 Reducer 的最终结果
6. 合并溢写文件,每次溢写会在磁盘上生成一个临时文件(写之前判断是否有Combiner), 如果 Mapper 的输出结果真的很大, 有多次这样的溢写发生, 磁盘上相应的就会有多个 临时文件存在. 当整个数据处理结束之后开始对磁盘中的临时文件进行 Merge 合并, 因为最终的文件只有一个, 写入磁盘, 并且为这个文件提供了一个索引文件, 以记录每个 reduce对应数据的偏移量