MapReduce 过程详解
Hadoop 越来越火， 围绕Hadoop的子项目更是增长迅速， 光Apache官网上列出来的就十几个， 但是万变不离其宗， 大部分项目都是基于Hadoop common
MapReduce 更是核心中的核心。那么到底什么是MapReduce, 它具体是怎么工作的呢？
关于它的原理， 说简单也简单， 随便画个图喷一下Map 和 Reduce两个阶段似乎就完了。 但其实这里面还包含了Sort, Partition, Shuffle, Combine, Merge等子阶段，尤其是Shuffle, 很多资料里都把它称为MapReduce的“心脏”， 和所谓“奇迹发生的地方”。真正能说清楚其中关系的人就没那么多了。可是了解这些流程对我们理解和掌握MapReduce 并对其进行调优是非常有用的。
本文名为详解， 其实笔者水平有限， 也就是结合自己的一些理解争取能够深入浅出地描述一下整个过程， 如有错误， 敬请指出。
首先我们看一副图， 包含了从头到尾的整个过程， 后面对所有步骤的解释都以此图作为参考 （此图100％原创）
这张图简单来说， 就是说在我们常见的Map 和 Reduce 之间还有一系列的过程， 其中包括Partition, Sort, Combine, Copy, Merge等. 而这些过程往往被统称为"Shuffle" 也就是 “混洗”. 而Shuffle 的目的就是对数据进行梳理，排序，以更科学的方式分发给每个Reducer,以便能够更高效地进行计算和处理。 （难怪人家说这是奇迹发生的地方， 原来这里面有这么多花花， 能没奇迹么？）
如果您是Hadoop的大牛， 看了这幅图可能马上要跳出来了， 不对！ 还有一个spill 过程云云...
且慢， 关于spill, 我认为只是一个实现细节， 其实就是MapReduce利用内存缓冲的方式提高效率， 整个的过程和原理并没有受影响， 所以在此处忽略掉spill 过程， 以便更好理解。
光看原理图还是有点费解是吧？ 没错！ 雷子一直认为， 没有例子的文章就是耍流氓 :) 所以我们就用大家都耳熟能详的WordCount 作为例子， 开始我们的讨论。
先创建两个文本文件， 作为我们例子的输入：
File 1 内容： My name is Tony My company is pivotal File 2 内容： My name is Lisa My company is EMC
1. 第一步， Map
顾名思义， Map 就是拆解.
首先我们的输入就是两个文件， 默认情况下就是两个split, 对应前面图中的split 0, split 1
两个split 默认会分给两个Mapper来处理， WordCount例子相当地暴力， 这一步里面就是直接把文件内容分解为单词和 1 （注意， 不是具体数量， 就是数字1）其中的单词就是我们的主健，也称为Key, 后面的数字就是对应的值，也称为value.
那么对应两个Mapper的输出就是：
split 0
My 1 name 1 is 1 Tony 1 My 1 company 1 is 1 Pivotal 1
split 1
My 1 name 1 is 1 Lisa 1 My 1 company 1 is 1 EMC 1
2. Partition
Partition 是什么？ Partition 就是分区。
为什么要分区？ 因为有时候会有多个Reducer, Partition就是提前对输入进行处理， 根据将来的Reducer进行分区. 到时候Reducer处理的时候， 只需要处理分给自己的数据就可以了。
如何分区？ 主要的分区方法就是按照Key 的不同，把数据分开，其中很重要的一点就是要保证Key的唯一性， 因为将来做Reduce的时候有可能是在不同的节点上做的， 如果一个Key同时存在于两个节点上， Reduce的结果就会出问题， 所以很常见的Partition方法就是哈希。
结合我们的例子， 我们这里假设有两个Reducer, 前面两个split 做完Partition的结果就会如下：
split 0
Partition 1:
company 1
is 1
is 1
Partition 2:
My 1
My 1
name 1
Pivotal 1
Tony 1
split 1
Partition 1:
company 1
is 1 is 1
EMC 1
Partition 2:
My 1
My 1
name 1
Lisa 1
其中Partition 1 将来是准备给Reducer 1 处理的， Partition 2 是给Reducer 2 的
这里我们可以看到， Partition 只是把所有的条目按照Key 分了一下区， 没有其他任何处理， 每个区里面的Key 都不会出现在另外一个区里面。
3. Sort
Sort 就是排序喽， 其实这个过程在我来看并不是必须的， 完全可以交给客户自己的程序来处理。 那为什么还要排序呢？ 可能是写MapReduce的大牛们想，“大部分reduce 程序应该都希望输入的是已经按Key排序好的数据， 如果是这样， 那我们就干脆顺手帮你做掉啦， 请叫我雷锋！” ......好吧， 你是雷锋.
那么我们假设对前面的数据再进行排序， 结果如下：
split 0
Partition 1:
company 1
is 1
is 1
Partition 2:
My 1
My 1
name 1
Pivotal 1
Tony 1
split 1
Partition 1:
company 1
EMC 1
is 1 is 1
Partition 2:
Lisa 1
My 1
My 1
name 1
这里可以看到， 每个partition里面的条目都按照Key的顺序做了排序
4. Combine
什么是Combine呢？ Combine 其实可以理解为一个mini Reduce 过程， 它发生在前面Map的输出结果之后， 目的就是在结果送到Reducer之前先对其进行一次计算， 以减少文件的大小， 方便后面的传输。 但这步也不是必须的。
按照前面的输出， 执行Combine:
split 0
Partition 1:
company 1
is 2
Partition 2:
My 2
name 1
Pivotal 1
Tony 1
split 1
Partition 1:
company 1
EMC 1
is 2
Partition 2:
Lisa 1
My 2
name 1
我们可以看到， 针对前面的输出结果， 我们已经局部地统计了is 和My的出现频率， 减少了输出文件的大小。
5. Copy
下面就要准备把输出结果传送给Reducer了。 这个阶段被称为Copy, 但事实上雷子认为叫他Download更为合适， 因为实现的时候， 是通过http的方式， 由Reducer节点向各个mapper节点下载属于自己分区的数据。
那么根据前面的Partition, 下载完的结果如下：
Reducer 节点 1 共包含两个文件:
Partition 1:
company 1
is 2
Partition 1: company 1 EMC 1 is 2
Reducer 节点 2 也是两个文件:
My 2
name 1
Pivotal 1
Tony 1
Partition 2: Lisa 1 My 2 name 1
这里可以看到， 通过Copy, 相同Partition 的数据落到了同一个节点上。
6. Merge
如上一步所示， 此时Reducer得到的文件是从不同Mapper那里下载到的， 需要对他们进行合并为一个文件， 所以下面这一步就是Merge, 结果如下：
Reducer 节点 1
company 1
company 1
EMC 1 is 2
is 2
Reducer 节点 2
Lisa 1
My 2
My 2 name 1
name 1 Pivotal 1 Tony 1
7. Reduce
终于可以进行最后的Reduce 啦...这步相当简单喽， 根据每个文件中的内容最后做一次统计， 结果如下：
Reducer 节点 1
company 2
EMC 1 is 4
Reducer 节点 2
Lisa 1
My 4 name 2 Pivotal 1 Tony 1
至此大功告成！ 我们成功统计出两个文件里面每个单词的数目， 同时把它们存入到两个输出文件中， 这两个输出文件也就是传说中的 part-r-00000 和 part-r-00001, 看看两个文件的内容， 再回头想想最开始的Partition, 应该是清楚了其中的奥秘吧。
如果你在你自己的环境中运行的WordCount只有part-r-00000一个文件的话， 那应该是因为你使用的是默认设置， 默认一个job只有一个reducer
如果你想设两个， 你可以：
1. 在源代码中加入 job.setNumReduceTasks(2), 设置这个job的Reducer为两个
或者
2. 在 mapred-site.xml 中设置下面参数并重启服务
<property>
<name>mapred.reduce.tasks</name>
<value>2</value>
</property>
这样， 整个集群都会默认使用两个Reducer
结束语：
本文大致描述了一下MapReduce的整个过程以及每个阶段所作的事情， 并没有涉及具体的job，resource的管理和控制， 因为那个是第一代MapReduce框架和Yarn框架的主要区别。 而两代框架中上述MapReduce 的原理是差不多的，希望对大家有所帮助。
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