Mapreduce 原理及程序分析
1.MapReduce（Map+Reduce）
提出一个问题：
目标：你想数出一摞牌中有多少张黑桃。
直观方式：一张一张检查并且数出有多少张是黑桃数目
MapReduce方法则是：
- 给在座的所有玩家中分配这摞牌
- 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃，(map)
- 然后把这个数目汇报给你你把所有玩家告诉你的数字加起来，(reduce)
- 得到最后的结论
不变的：
源数据不变：纸牌没有改变
做的事情不变：要筛选所有黑桃的数目
结果不变性：无论哪种方式，结果必须是一致和正确的。
keys:1.完成上述步骤需要多个人协同完成。
2.每个人需要根据任务完成自己被分配的任务，每个人需要具备一定的计算能力
3.需要将所有人得到的结果需要汇总起来。
在Web项目中，客户端通过Java代码读取数据库的数据，可以取一条，可以取十条，也可以全表加载出来，随着表中
数据的增加，执行查询的速度就会越来越慢，因为需要将数据加载到内存中并通过网络传输到java程序中，这个过程的拼劲
是网络IO，故障率也比较高，当数据量较大的时候，通过Mysql加载到应用服务器实践会越来越长，目前市场上硬件的价格
比较低廉，因此可以将数据分散存储在多台机器上，每台机器分别运行得到结果，在汇总得到总的结果。如此，每个节点计
算的数据量小了，虽然最后多了汇总的步骤，但是就整体而言速度提高了。如此，效率会有很大的提升。
有上述两个例子可得，MapReduce在大数据量情况下是非常有益的。数据量越小，效果越不明显，有可能运算速度比传
统的单机更慢。因为节点之间数据传输是通过网络传输的，本来数据量很小，在通过网络传输只会耗费更长时间，从而造成
数据量运算的降低。
如果计算程序存在于每个节点，数据也分散存储于每个节点，这样在数据需要通过计算程序计算时就无需通过网络传输，
网络在通常数据传输时候延迟是比较高的，如此对任务作业的执行节省一些计算时间。这也是在工作环境中，通常存储数据
的节点和计算程序会放在一起，即执行计算的数据都在本地，这也是“数据本地化”的体现。这样就解决了在Web项目中将数据
传到Tomcat中，将数据从Mysql移动到计算节点的问题，更好的方案是数据仍在原地方存储，只是将计算的程序移动到存储
数据的节点。把原来的移动数据的方式更改为了现在的移动计算的方式。<分布式计算一些术语>
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2.MapReduce的提出
- MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
- MapReduce合并了两种经典函数： 映射（Mapping）对集合里的每个目标应用同一个操作。即，如果你想把表单里每个单元格乘以二，那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping。化简（Reducing ）遍历集合中的元素来返回一个综合的结果。即，输出表单里一列数字的和这个任务属于reducing。
- MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。
- 这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入信息。
- MapReduce在多于10PB数据时趋向于变慢。
注：在Python和Scala中均添加了map和reduce内置函数。map和reduce顺序是不可颠倒的，可以想象上述发牌程序。
思考： 1.如果让你自己实现MapReduce，如何设计？<架构师>
2.执行map任务多还是reduce多？
答案：map任务多于reduce，比如分别数牌的人多于汇总结果的人。执行map任务的节点明显多于reduce节点，执行reduce节点通常只有1个或多个。
map需要拿到原始数据源，而原始数据源是分散的，需要在map阶段处理，而reduce做的是汇总计算，节点较少，而map和reduce之间是通过网络传输
的，这也是mapreduce的短板。
3.一个split和一个mapper task任务是一一对应的，split和mapper任务之间传输的是[k1,v1]数据，mapper任务对应的是map操作
左下方是HDFS中的文件，存放在block块中，而block块本身是存放在namenode中文件之上是split，split之和和block是相同。
一个split和一个task任务是一一对应的。每一个task任务可以处理一个split，同一时间段所有的task可以并发执行。
4.右下角也是HDFS目录和文件，每个reducer任务对应一个输出的part-0000x(x=1,2,3,4,5,6...)文件，reducer任务对应的是reduce操作(汇总操作)
数据最终来源于HDFS，如果从计算步骤上将计数据来源于mapper任务，即mapreduce的数据来源hdfs，回归到hdfs，也就是说mapreduce是运行在
Hdfs之上的。而map+reduce本身就是计算。
5.从图中可看出map在前，reduce在后，并且map节点数目大于reduce数目。
6.在mapreduce任务的业务逻辑是map和reduce<即：分布式计算模型>
6.shuffle本以为洗牌，仅仅是数据传输的方式(比如一对一，一对多，多对多等)，一个mapper任务第n个输出必定指向相同的shuffle，shuffle通常是
mapreduce的拼劲。
7.Group分组，指的是按照Key将value分到各个组，分组之后的数据进入reduce。
8.map和reduce之间为啥会有分组的过程？
◆执行步骤：
1. map任务处理
1.1 读取输入文件(HDFS)内容，解析成key1、value1对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。
注：key是当前行的起始位置，单位是字节。第一行的起始位置是0，value是当前行的内容。有多少行就产生多少键值对。每个键值对调用一个map函数。
注意区别map任务与map函数，map函数仅仅是map任务中的一个步骤。
1.2 覆盖map函数，写自己的逻辑，对输入的key1、value1处理，转换成新的key2、value2输出。
1.3 对输出的key2、value2进行分区。(默认只有一个分区)
1.4 对不同分区的数据，按照key进行排序、分组。相同key的value放到一个集合中。
1.5 (可选)分组后的数据进行归约。思考：何时可以规约？
2.reduce任务处理
2.1 对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。
注：那哪些map任务进入到那些reduce节点，原则是按照分区。
2.2 对多个map任务的输出进行合并、排序。写reduce函数自己的业务逻辑，对输入的key2、values2处理，转换成新的key3、value3输出。
注：为什么需要合并操作？因为需要将多个map任务输出的结果进行合并，合并之后既可以排序。
分组前后，键值对的数目有变化吗？答案：没有变化。
2.3 把reduce的输出保存到文件(HDFS)中。
例子：实现WordCountApp
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hello you
hello me
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MapReducer的执行过程
1.map处理阶段
1.1读取HDFS的输入文件中的内容，把每一行解析成一个<k1,v1>对。
k1表示每一行的起始位置(单位byte)，v1表示每一行的文本内容。每个键值对调用一次map函数。
问：一共可以解析成多少个<k1,v1>?
答：2个，分别是<0, hello you>,<10, hello me>，一共2次map函数
1.2覆盖map函数，实现自己的业务逻辑。对输入的<k1,v1>做处理，转化为新的<k2,v2>输出。
void map(k1,v1, context){
String[] splited = v1.split('\t');
for(String word : splited){
context.write(<k2,v2>); #可以理解为return的含义，或者没有返回值，但是通过上下文传递，如Java中通过按值传递和按地址传递
}
}
分别是<hello,1><you,1><hello,1><me,1>
注：<key1，value1>和<key2,value2>是1对多情况，但是在什么情况下是一对0的情况？当无需调用context时候，因为有的记录行不符合记录要求，就无需写出去。
1.3对map输出的<k2,v2>做分区。默认有1个分区。
1.4每个分区中的<k2,v2>按照k2进行排序、分组。分组指的是把相同k的v放到一个集合中。
排序后<hello,1><hello,1><me,1><you,1> #按照k2进行排序
分组后<hello,{1,1}><me,{1}><you,{1}>
1.5归约
2.reduce处理阶段
2.1对多个map的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。
2.2对多个map的输出，进行合并、排序。覆盖reduce函数，实现自己的业务逻辑，对输入的<k2,v2s>进行处理，转化为新的<k3,v3>输出。
void reduce(k2,v2s, context){
long sum=0L;
for(long times : v2s){
sum += times;
}
context.write(k2,sum);
}
2.3把<k3,v3>写入到Hdfs中
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如何从源代码的角度分析map函数处理的<k1,v1>是如何从HDFS文件中获取的？
答：
1.从TextInputFormat入手分析，找到父类FileInputFormat，找到父类InputFormat。
在InputFormat中找到2个方法，分别是getSplits(...)和createRecordReader(...)。
通过注释知道getSplits(...)作用是把输入文件集合中的所有内容解析成一个个的InputSplits，每一个InputSplit对应一个mapper task。
createRecordReader(...)作用是创建一个RecordReader的实现类。RecordReader作用是解析InputSplit产生一个个的<k,v>。
2.在FileInputFormat中找到getSplits(...)的实现。
通过实现，获知
(1)每个SplitSize的大小和默认的block大小一致，好处是满足数据本地性。
(2)每个输入文件都会产生一个InputSplit，即使是空白文件，也会产生InputSPlit；
如果一个文件非常大，那么会按照InputSplit大小，切分产生多个InputSplit。
3.在TextInputFormat中找到createRecordReader(...)的实现，在方法中找到了LineRecordReader。
接下来分析LineRecordReader类。
在RecordReader类中，通过查看多个方法，知晓key、value作为类的属性存在的，且知道了nextKeyValue()方法的用法。
在LineRecordReader类中，重点分析了nextKeyValue(...)方法。在这个方法中，重点分析了newSize = in.readLine(value, maxLineLength, maxBytesToConsume(pos));
在in.readLine(...)中，第一个形参存储被读取的行文本内容，返回值表示被读取内容的字节数。
通过以上代码，分析了InputSplit中的内容是如何转化为一个个的<k,v>。
4.从Mapper类中进行分析，发现了setup()、cleanup()、map()、run()。
在run()方法中，通过while，调用context.nextKeyValue(...)。
进一步分析Context的接口类是org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map.WrappedMapper.MapContext，MapContext调用了nextKeyValue(...)。最终找到了MapContext的实现了MapContextImpl类org.apache.hadoop.mapreduce.task.MapContextImpl。
在这个类的构造方法中，发现传入了RecordReader的实现类。
