hadoop第三天——1. MapReduce原理

job.setNumReduceTask(3); // 默认1个reducetask，这里改成3个
在mr程序中，reducetask的个数和最终输出文件的个数有对等的关系
默认情况下，mr程序只有一个reducetask，所以输出文件是一个，但是可以通过代码手动指定reducetask个数。
job.setNumReduceTask(n); n为几，reducetask个数就是几，对应的输出文件就是几
part-r-00000、
当涉及两个及以上reducetask时，maptask的数据按照何种方式发送给reducetask，这个问题就是mr中的分区（partition）问题。
mr中默认分区规则是：key值hash取模
key.hash % reduceTask 个数 余数为几，就去哪个分区
hash是个算法，可以根据指定的内容计算出唯一特征值，只要内容不变，哈希值一定不変。
默认分区规则能够保证，只要key一样的，一定来到同一个分区。

• 关于mr的输入路径
  如果指向的是一个文件，就处理该文件
  如果指向的是一个目录，就处理该目录下所有文件
  mr程序面临的首要问题就是：启动多少个maptask来处理数据，也就是任务划分。
  不管如何划分：不能重复、不能遗漏处理
  在mr中，内部有默认的机制来进行数据的划分“逻辑切片（逻辑规划）
  规则：逐个遍历待处理目录下文件，以切片大小对文件形成规划
  split block size=128M（默认）
  /wordcount/input
  split1 1.txt 0-128M
  split2 1.txt 128M-200M
  split3 2.txt 0-100M
  有多少个切片规划，就启动多少个maptask

• 影响maptask个数的因素

• 文件的大小

• 文件的个数

• 切片的大小

• 影响reducetask个数的因素

• 取决于设置job.setNumReduceTasks(N);

mr默认读取数据组件：TextInputFormat，一行一行的读取数据
k：每行起始偏移量
v：该行内容
context.write(k1,v1)，但是不能频繁直接写到磁盘上
内存缓冲区，默认100M
缓冲区满了，写到磁盘上 spill 溢写
溢出的过程有几次，至少一次，取决于map逻辑
每次溢出都会排序sort（字典序）
多次溢出的文件合并（merge）成一个文件

job.setNumReduceTasks(2);
如果代码中设置了两个及以上的reducetask
这时候就涉及到了具体的数据分区的概念
------> key.hashcode % 2
余数为几，分区编号就是几
在进入内存缓冲区之前，进行分区计算

最后合并的文件：分区且排序
当maptask处理完自己的数据之后，把最终结果文件放置在自己运行机器的某个路径下，等待reducetask前来拉取数据
reducetask启动线程fetcher，到各个map端拉取属于自己分区的数据

在mr中可以把上一个输出路径作为下一个输入路径