MapReduce原理2
MapReduce的shuffle机制
1、概述
- mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；
- shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；
- 具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分区和排序；
2、主要流程
shuffle是MR处理流程中的一个过程，它的每一个处理步骤是分散在各个map task和reduce task节点上完成的，整体来看，分为3个操作：
- 分区partition
- Sort根据key排序
- Combiner进行局部value的合并
3、详细流程
- maptask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中
- 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
- 多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
- 在溢出过程中，及合并的过程中，都要调用partitoner进行分组和针对key进行排序
- 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
- 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）
- 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）
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
缓冲区的大小可以通过参数调整, 参数：io.sort.mb 默认100M
4、详细流程图
MapReduce中的序列化
1、概述
Java的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，header，继承体系...），不便于在网络中高效传输；
所以，hadoop自己开发了一套序列化机制（Writable），精简，高效
2、自定义对象实现MR中的序列化接口（具体代码实现见《自定义排序及Hadoop序列化》）
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过程一定会对key进行排序,此时，自定义的bean实现的接口应该是：
public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean>
MapReduce与YARN
1、yarn介绍
Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序
2、Yarn中的重要概念
- yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制
- yarn只提供运算资源的调度（用户程序向yarn申请资源，yarn就负责分配资源）
- yarn中的主管角色叫ResourceManager
- yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager
- 这样一来，yarn其实就与运行的用户程序完全解耦，就意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序（mapreduce只是其中的一种），比如mapreduce、storm程序，spark程序，tez ……
- 所以，spark、storm等运算框架都可以整合在yarn上运行，只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可
- Yarn就成为一个通用的资源调度平台，从此，企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上，提高资源利用率，方便数据共享
3、Yarn中运行运算程序（mr程序调度过程）
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