MR編程模型

MR編程模型主要分為五個(gè)步驟：輸入、映射、分組、規(guī)約、輸出。

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1. 輸入（InputFormat）：
   主要包含兩個(gè)步驟—數(shù)據(jù)分片、迭代輸入

   數(shù)據(jù)分片（getSplits）：數(shù)據(jù)分為多少個(gè)splits，就有多少個(gè)map task; 
   單個(gè)split的大小，由設(shè)置的split.minsize和split.maxsize決定;
   公式為 max{minsize, min{maxsize, blocksize}}； 
   hadoop2.7.3之前blocksize默認(rèn)64M，之后默認(rèn)128M。
   
   決定了單個(gè)split大小之后，就是hosts選擇，一個(gè)split可能包含多個(gè)block（將minsize設(shè)置大于128M）；
   而多個(gè)block可能分布在多個(gè)hosts節(jié)點(diǎn)上（一個(gè)block默認(rèn)3備份，如果4個(gè)block就可能在12個(gè)節(jié)點(diǎn)），getsplits會(huì)選擇包含數(shù)據(jù)最多的一部分hosts。
   由此可見，為了讓數(shù)據(jù)本地話更合理，最好是一個(gè)block一個(gè)task，也就是說(shuō)split大小跟block大小一致。
   
   getSplits會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)文件
   job.split：存儲(chǔ)的主要是每個(gè)分片對(duì)應(yīng)的HDFS文件路徑，和其在HDFS文件中的起始位置、長(zhǎng)度等信息（map task使用，獲取分片的具體位置）；
   job.splitmetainfo：存儲(chǔ)的則是每個(gè)分片在分片數(shù)據(jù)文件job.split中的起始位置、分片大小和hosts等信息（主要是作業(yè)初始化時(shí)使用，用于map task的本地化）。
   
   迭代輸入：迭代輸入一條條的數(shù)據(jù)，對(duì)于文本數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，key就是行號(hào)、value當(dāng)前行文本。

2. 映射（map）：正常的map操作，將一對(duì)kv映射成為另外一對(duì)kv
3. 分組（partition）：
   按照設(shè)置的reduce個(gè)數(shù)來(lái)進(jìn)行分組，getPartitions共三個(gè)參數(shù)：k、v、partitionnum；
   默認(rèn)按照HashPartition，如果需要全排序，也可以設(shè)置TotalOrderPartitioner，它會(huì)采樣一部分?jǐn)?shù)據(jù)排序后設(shè)置R-1（R是reduce個(gè)數(shù)）個(gè)分割點(diǎn)，保證map task生成的R個(gè)文件的文件與文件之間的數(shù)據(jù)都是有序的，reduce只需要對(duì)單個(gè)文件內(nèi)部再排序即可。
4. 規(guī)約（reduce）：reduce做聚合處理。
5. 輸出（OutputFormat）：
   一件事情是檢查輸出目錄是否存在，如果存在則報(bào)錯(cuò)；
   另一件事情是將數(shù)據(jù)輸出到臨時(shí)目錄。

作業(yè)提交及初始化

1. 作業(yè)提交與初始化大概分為4個(gè)步驟：執(zhí)行提交、client上傳文件到hdfs、client與JobTracker通信提交任務(wù)、JobTracker通知TaskScheduler初始化任務(wù)。
2. JobClient與JobTracker的通信過(guò)程如下兩所示
3. 作業(yè)提交時(shí)序圖
   第一步：JobClient先跟JobTracker交互獲取到一個(gè)jobid；
   第二步：JobClient與HDFS交互創(chuàng)建輸出目錄；
   第三步：與HDFS交互上傳任務(wù)運(yùn)行所以來(lái)的文件（配置文件、jar包等）
   第四步：JobClient調(diào)用getSplits，與HDFS交互生成分片信息并寫到分片文件中；
   第五步：與jobtracker交互提交任務(wù)。
4. JobTracker收到任務(wù)提交請(qǐng)求后會(huì)先生成一個(gè)JobInProgress對(duì)象，這個(gè)對(duì)象會(huì)管理和監(jiān)控這個(gè)job的整個(gè)運(yùn)行狀況；之后JobTracker再告訴TaskSchduler進(jìn)行作業(yè)初始化。
5. 作業(yè)初始話大致過(guò)程如下

JobTracker與TaskTracker

1. JobTracker主要負(fù)責(zé)作業(yè)的運(yùn)行時(shí)管理，以三級(jí)樹的方式進(jìn)行管理：首先會(huì)給作業(yè)初始化一個(gè)對(duì)象JobInProgress，初始化后每個(gè)task有個(gè)TaskInProgress，每個(gè)task對(duì)應(yīng)多個(gè)TaskAtempt。其中一個(gè)TA成功則此TI成功，所有TI成功則此job成功
   JobTracker將很多數(shù)據(jù)以KV形式存儲(chǔ)在map中，比如jobs存儲(chǔ)的是jobid和JobInProgress的映射；
   JobTracker通過(guò)接收TaskTracker的心跳請(qǐng)求，并發(fā)出應(yīng)答來(lái)監(jiān)控和管理作業(yè)運(yùn)行過(guò)程，在應(yīng)答中會(huì)下達(dá)各種命令：運(yùn)行新task、殺死task等等
2. TaskTracker：在每臺(tái)機(jī)器上會(huì)啟動(dòng)一個(gè)TaskTracker進(jìn)程，不斷地向JobTracker發(fā)送心跳，匯報(bào)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的資源使用情況、當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的task運(yùn)行情況，并根據(jù)JobTracker在應(yīng)答中的指令執(zhí)行具體命令
   TaskTracker會(huì)為每個(gè)task啟動(dòng)一個(gè)JVM（可重用，但是僅限于重用同類型任務(wù)）
   TaskTracker啟動(dòng)一個(gè)新任務(wù)
   第一步：先進(jìn)行作業(yè)本地化，某個(gè)作業(yè)在TaskTracker上的第一個(gè)task會(huì)進(jìn)行作業(yè)本地化，也就是把作業(yè)運(yùn)行依賴的文件、jar包從hdfs下載到本地。（為避免多個(gè)task同時(shí)進(jìn)行作業(yè)本地化，會(huì)對(duì)本地化操作加鎖）；
   第二步：創(chuàng)建任務(wù)臨時(shí)目錄；
   第三步：?jiǎn)?dòng)JVM，并在JVM運(yùn)行任務(wù)（部分情況JVM可復(fù)用）；

Map Task內(nèi)部運(yùn)行過(guò)程

map task總共可以五個(gè)過(guò)程：read、map、collect、splill、conbine。
Read：從數(shù)據(jù)源讀入一條條數(shù)據(jù)；
map：將數(shù)據(jù)傳給map函數(shù)，變成另外一對(duì)KV
collect階段：
主要是map處理完的數(shù)據(jù)，先放入內(nèi)存的環(huán)形緩沖區(qū)中，待環(huán)形緩沖區(qū)的值超過(guò)一定比例的時(shí)候再執(zhí)行下一步的spill到磁盤；
collect()內(nèi)部會(huì)調(diào)用getPartition來(lái)進(jìn)行分區(qū)，而環(huán)形緩沖區(qū)則存儲(chǔ)的是K、V和partition號(hào)
這里采用的兩級(jí)索引結(jié)構(gòu)，主要是排序時(shí)在同一個(gè)partition內(nèi)排序，所以先排partition，再排partition內(nèi)部數(shù)據(jù)。
kvindices中記錄的分區(qū)號(hào)、key開始的位置、value開始的位置，也就是一對(duì)兒KV在kvindices中占用3個(gè)int，kvoffsets只記錄一對(duì)KV在kvindices中的偏移地址，所以只需要一個(gè)int，所以二者按1：3的大小分配內(nèi)存。
spill過(guò)程：
環(huán)形緩存區(qū)中內(nèi)存數(shù)據(jù)在超過(guò)一定閾值后會(huì)spill到磁盤上，在splill到磁盤上之前會(huì)先在內(nèi)存中進(jìn)行排序（快速排序）；
之后按分區(qū)編號(hào)分別寫到臨時(shí)文件，同一個(gè)分區(qū)編號(hào)后面會(huì)有個(gè)數(shù)字，表示第幾次溢寫，conbine：對(duì)多個(gè)文件合并，多倫遞歸，沒輪合并最小的n個(gè)文件。

Reduce Task內(nèi)部運(yùn)行過(guò)程

reduce總共可分為以下幾個(gè)階段：shuffle、merge、sort、reduce、write
shuffle：從JobTracker中獲取已完成的map task列表以及輸出位置，通過(guò)http接口獲取數(shù)據(jù)；
merge：shuffle拉去的數(shù)據(jù)線放入內(nèi)存，內(nèi)存不夠再放入磁盤，會(huì)有一個(gè)線程不斷地合并內(nèi)存和磁盤中的數(shù)據(jù)
sort：reduce從不同的map task中拉取到多個(gè)有序文件，然后再做一次歸并排序，則每個(gè)reduce獲取到文件就都是有序的了