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MR编程模型及MRV1讲解

MR编程模型

MR编程模型主要分为五个步骤：输入、映射、分组、规约、输出。

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  1. 输入（InputFormat）：
    主要包含两个步骤—数据分片、迭代输入

    数据分片（getSplits）：数据分为多少个splits，就有多少个map task; 
单个split的大小，由设置的split.minsize和split.maxsize决定;
公式为 max{minsize, min{maxsize, blocksize}}； 
hadoop2.7.3之前blocksize默认64M，之后默认128M。

决定了单个split大小之后，就是hosts选择，一个split可能包含多个block（将minsize设置大于128M）；
而多个block可能分布在多个hosts节点上（一个block默认3备份，如果4个block就可能在12个节点），getsplits会选择包含数据最多的一部分hosts。
由此可见，为了让数据本地话更合理，最好是一个block一个task，也就是说split大小跟block大小一致。

getSplits会产生两个文件
job.split：存储的主要是每个分片对应的HDFS文件路径，和其在HDFS文件中的起始位置、长度等信息（map task使用，获取分片的具体位置）；
job.splitmetainfo：存储的则是每个分片在分片数据文件job.split中的起始位置、分片大小和hosts等信息（主要是作业初始化时使用，用于map task的本地化）。

迭代输入：迭代输入一条条的数据，对于文本数据来说，key就是行号、value当前行文本。
  2. 映射（map）：正常的map操作，将一对kv映射成为另外一对kv
  3. 分组（partition）：
    按照设置的reduce个数来进行分组，getPartitions共三个参数：k、v、partitionnum；
    默认按照HashPartition，如果需要全排序，也可以设置TotalOrderPartitioner，它会采样一部分数据排序后设置R-1（R是reduce个数）个分割点，保证map task生成的R个文件的文件与文件之间的数据都是有序的，reduce只需要对单个文件内部再排序即可。
  4. 规约（reduce）：reduce做聚合处理。
  5. 输出（OutputFormat）：
    一件事情是检查输出目录是否存在，如果存在则报错；
    另一件事情是将数据输出到临时目录。

作业提交及初始化

MR编程模型及MR V1讲解

  1. 作业提交与初始化大概分为4个步骤：执行提交、client上传文件到hdfs、client与JobTracker通信提交任务、JobTracker通知TaskScheduler初始化任务。
  2. JobClient与JobTracker的通信过程如下两所示MR编程模型及MR V1讲解
  3. 作业提交时序图MR编程模型及MR V1讲解
    第一步：JobClient先跟JobTracker交互获取到一个jobid；
    第二步：JobClient与HDFS交互创建输出目录；
    第三步：与HDFS交互上传任务运行所以来的文件（配置文件、jar包等）
    第四步：JobClient调用getSplits，与HDFS交互生成分片信息并写到分片文件中；
    第五步：与jobtracker交互提交任务。
  4. JobTracker收到任务提交请求后会先生成一个JobInProgress对象，这个对象会管理和监控这个job的整个运行状况；之后JobTracker再告诉TaskSchduler进行作业初始化。
  5. 作业初始话大致过程如下MR编程模型及MR V1讲解

JobTracker与TaskTracker

  1. JobTracker主要负责作业的运行时管理，以三级树的方式进行管理：首先会给作业初始化一个对象JobInProgress，初始化后每个task有个TaskInProgress，每个task对应多个TaskAtempt。其中一个TA成功则此TI成功，所有TI成功则此job成功MR编程模型及MR V1讲解
    JobTracker将很多数据以KV形式存储在map中，比如jobs存储的是jobid和JobInProgress的映射；
    JobTracker通过接收TaskTracker的心跳请求，并发出应答来监控和管理作业运行过程，在应答中会下达各种命令：运行新task、杀死task等等
  2. TaskTracker：在每台机器上会启动一个TaskTracker进程，不断地向JobTracker发送心跳，汇报当前节点的资源使用情况、当前节点的task运行情况，并根据JobTracker在应答中的指令执行具体命令MR编程模型及MR V1讲解
    TaskTracker会为每个task启动一个JVM（可重用，但是仅限于重用同类型任务）
    TaskTracker启动一个新任务
    第一步：先进行作业本地化，某个作业在TaskTracker上的第一个task会进行作业本地化，也就是把作业运行依赖的文件、jar包从hdfs下载到本地。（为避免多个task同时进行作业本地化，会对本地化操作加锁）；
    第二步：创建任务临时目录；
    第三步：启动JVM，并在JVM运行任务（部分情况JVM可复用）；MR编程模型及MR V1讲解

Map Task内部运行过程

map task总共可以五个过程：read、map、collect、splill、conbine。
Read：从数据源读入一条条数据；
map：将数据传给map函数，变成另外一对KV
collect阶段：
主要是map处理完的数据，先放入内存的环形缓冲区中，待环形缓冲区的值超过一定比例的时候再执行下一步的spill到磁盘；
collect()内部会调用getPartition来进行分区，而环形缓冲区则存储的是K、V和partition号MR编程模型及MR V1讲解
这里采用的两级索引结构，主要是排序时在同一个partition内排序，所以先排partition，再排partition内部数据。
kvindices中记录的分区号、key开始的位置、value开始的位置，也就是一对儿KV在kvindices中占用3个int，kvoffsets只记录一对KV在kvindices中的偏移地址，所以只需要一个int，所以二者按1：3的大小分配内存。
spill过程：
环形缓存区中内存数据在超过一定阈值后会spill到磁盘上，在splill到磁盘上之前会先在内存中进行排序（快速排序）；
之后按分区编号分别写到临时文件，同一个分区编号后面会有个数字，表示第几次溢写，conbine：对多个文件合并，多伦递归，没轮合并最小的n个文件。

Reduce Task内部运行过程

reduce总共可分为以下几个阶段：shuffle、merge、sort、reduce、write
shuffle：从JobTracker中获取已完成的map task列表以及输出位置，通过http接口获取数据；
merge：shuffle拉去的数据线放入内存，内存不够再放入磁盘，会有一个线程不断地合并内存和磁盘中的数据
sort：reduce从不同的map task中拉取到多个有序文件，然后再做一次归并排序，则每个reduce获取到文件就都是有序的了


标题名称：MR编程模型及MRV1讲解
文章出自：http://scyanting.com/article/iihccj.html

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