mapreduce-shuffling

map->reduce

map和reduce之间的过程,成为shuffling,官方图是这样介绍的.(这样描述不是很准确)

MapTask

每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务的输出.默认100MB(MRJobConfig.IO_SORT_MB修改)
一旦缓冲达到阈值(MRJobConfig.MAP_SORT_SPILL_PERCENT)0.8,后台线程将内容spill到硬盘,将缓缓冲区写到MRJobConfig.JOB_LOCAL_DIR指定目录.
查看MRJobConfig.JOB_LOCAL_DIR值为mapreduce.job.local.dir,查看org.apache.hadoop.mapreduce包下的mapred-default.xml(hadoop-mapreduce-client-core.2.7.1.jar中)文件搜索local.dir,得到配置

<property>
  <name>mapreduce.cluster.local.dir</name>
  <value>${hadoop.tmp.dir}/mapred/local</value>
  <description>The local directory where MapReduce stores intermediate
  data files.  May be a comma-separated list of
  directories on different devices in order to spread disk i/o.
  Directories that do not exist are ignored.
  </description>
</property>

ok,现在从hadoop-common-2.7.1.jar中的core-default.xml中搜索hadoop.tmp.dir

<property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>
  <description>A base for other temporary directories.</description>
</property>

现在我们得到了spill的临时路径/tmp/hadoop-${user.name}/mapred/local.

在spill之前,首先进行partition,每个分区进行sort,如果有combiner,它就在排序后，执行combiner。

如果溢出文件超过三个(JobContext.MAP_COMBINE_MIN_SPILLS),将会再次执行combiner

MapTask.MapOutputBuffer中源码

if (combinerRunner == null || numSpills < minSpillsForCombine) {
    Merger.writeFile(kvIter, writer, reporter, job);
} else {
    combineCollector.setWriter(writer);
    combinerRunner.combine(kvIter, combineCollector);
}

注： map spill到磁盘时，可以设置压缩来节省磁盘和网络IO
设置 MAP_OUTPUT_COMPRESS 为true ，MRJobConfig.MAP_OUTPUT_COMPRESS_CODEC值为codec
例如：
conf.set(MRJobConfig.MAP_OUTPUT_COMPRESS, "true");
conf.set(MRJobConfig.MAP_OUTPUT_COMPRESS_CODEC, "org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec");

ReduceTask

ReduceTask要从各个MapTask上读取数据，ReduceTask大体流程分为5个阶段。

1. Shuffle
   ReduceTask从MapTask上远程拷贝数据。超过阈值写道磁盘。
2. Merge
   ReduceTask启动两个线程，对内存和硬盘数据进行合并。
3. Sort
   将MapTask的结果归并排序。
4. Reduce
   用户自定义Reduce

5. Write
   reduce结果写到HDFS

   源码分析

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