Hadoop运行原理之Spill, Shuffle

Shuffle阶段又可以分为Map端的shuffle和Reduce端的Shuffle。

一、Map端的shuffle

　　Map端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘(转者注: 这个中间结果可以压缩, 以节省IO)，而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中，当写入的数据达到设定的阈值时，系统将会启动一个线程将缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做spill。

　　在spill写入之前，会先进行二次排序，首先根据数据所属的partition进行排序，然后每个partition中的数据再按key来排序。partition的目是将记录划分到不同的Reducer上去(转者注:Partitioner只有一个, 但是partition的数目等于reducer的数目)，以期望能够达到负载均衡，以后的Reducer就会根据partition来读取自己对应的数据。接着运行combiner(如果设置了的话)，combiner的本质也是一个Reducer，其目的是对将要写入到磁盘上的文件先进行一次处理，这样，写入到磁盘的数据量就会减少。最后将数据写到本地磁盘产生spill文件(spill文件保存在{mapred.local.dir}指定的目录中，Map任务结束后就会被删除)。

　　最后，每个Map任务可能产生多个spill文件，在每个Map任务完成前，会通过多路归并算法将这些spill文件归并成一个文件。至此，Map的shuffle过程就结束了。

二、Reduce端的shuffle

　　Reduce端的shuffle主要包括三个阶段，copy、sort(merge)和reduce。(转者注:有的时候map没有到达100%, 就看到reducer的百分比开始的原因就是这个进度包括copy的过程, 这时并没有真的开始sort)

　　首先要将Map端产生的输出文件拷贝到Reduce端，但每个Reducer如何知道自己应该处理哪些数据呢？因为Map端进行partition的时候，实际上就相当于指定了每个Reducer要处理的数据(partition就对应了Reducer)，所以Reducer在拷贝数据的时候只需拷贝与自己对应的partition中的数据即可。每个Reducer会处理一个或者多个partition，但需要先将自己对应的partition中的数据从每个Map的输出结果中拷贝过来。

　　接下来就是sort阶段，也成为merge阶段，因为这个阶段的主要工作是执行了归并排序。从Map端拷贝到Reduce端的数据都是有序的，所以很适合归并排序。最终在Reduce端生成一个较大的文件作为Reduce的输入。

　　最后就是Reduce过程了，在这个过程中产生了最终的输出结果，并将其写到HDFS上。

本文基于hadoop1.2.1

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参考文章：《Hadoop权威指南》 Tom White

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