01 我们一起学大数据
老刘今天分享的是大数据Hadoop框架中的分布式计算MapReduce模块，MapReduce知识点有很多，大家需要耐心看，用心记，这次先分享出MapReduce的第一部分。老刘这次根据自学的资料分享出这些知识点，一是希望能够帮助对大数据感兴趣的同学，二是希望得到大佬的批评和指导。
02 MapReduce知识点
第1点：MapReduce的概念
MapReduce，它是一个分布式的计算框架，并且采用了一种分而治之的思想。从单词上就可以看出MapReduce由两个阶段组成：
Map阶段（把大任务切分成一个个小的任务）
Reduce阶段（汇总一个个小任务的结果）
那什么是分而治之呢？
比如一个复杂、计算量大、耗时长的的任务，暂且称为“大任务”；如果此时使用单台服务器无法计算或较短时间内计算没有出结果时，就可以将这个大任务切分成一个个小的任务，小任务可以分别在不同的服务器上并行执行，最终再汇总每个小任务的结果。
第2点：Map阶段的介绍
map阶段有一个关键的map()函数，这个map()函数的输入是（k，v）键值对，输出也是一系列的（k，v）键值对，最后将输出结果写入到本地磁盘。
第3点：Reduce阶段的介绍
reduce阶段有一个关键的reduce()函数，这个reduce()函数的输入也是键值对（也就是map输出的键值对），输出也是一系列（k，v）键值对，结果最后会写入HDFS中。
将第2点和第3点的介绍总结成一张图，如下：
第4点：MapReduce编程
讲完上述一些概念后，老刘当时处于似懂非懂的状态，于是就看了资料给出的编程实例，搞懂这个实例的原理和每行代码后，当时就感觉豁然开朗了，贼开心！
我们以MapReduce的词频统计为例：统计一批英文文章当中，每个单词出现的总次数。
MapReduce词频统计原理图
图片有点模糊，大家将就着看看，先分享出map端和reduce端的关键代码，完整代码分享在最后面。
在map端：
String line = value.toString(); //按照 进行分割，得到当前行所有单词 String[] words = line.split(" "); for (String word : words) { //将每个单词word变成键值对形式(word, 1)输出出去 //同样，输出前，要将kout, vout包装成对应的可序列化类型，如String对应Text，int对应IntWritable context.write(new Text(word), new IntWritable(1)); }
在reduce端：
//定义变量，用于累计当前单词出现的次数 int sum = 0; for (IntWritable count : values) { //从count中获得值，累加到sum中 sum += count.get(); } //将单词、单词次数，分别作为键值对，输出 context.write(key, new IntWritable(sum));// 输出最终结果
关于代码，老刘想说的是MapReduce中每个参数都要搞清楚！上面只是核心代码，虽然看起来很简单，但是还有很多细节，各种参数，都要仔细搞清楚！
接下来就来好好说说这个流程，
在Map阶段：
假设MR的输入文件有三个block：block1，block2，block3，每一个block对应一个split分片，每一个split对应一个map任务(map task)。
看上面这个图，一共有3个map任务（map1，map2，map3），这3个任务的逻辑大致上相同的，就直接讲讲第一个就行了。
map1读取block1的数据，一次读取block1的一行数据，将当前所读行的行首相对于当前block开始处的字节偏移量作为key(0)，当前行的内容作为value。
然后键值对会作为map()的参数传入，调用map()。
在map()函数中，就会根据各种需求写代码，如果是单词统计，就会将value当前行的内容按照空格切分，得到三个单词Dear，Bear，River。
在将每个单词变成键值对，输出出去得到(Dear, 1) | (Bear, 1) | (River, 1)。
最终结果写入map任务所在节点的本地磁盘中（这里面还有很多细节，会涉及shuffle知识点，在这篇文章的后面会慢慢展开）。
block的第一行的数据被处理完后，接着处理第二行，原理和上面的一样。当map任务将当前block中所有的数据全部处理完后，此map任务即运行结束。
在Reduce阶段：
reduce任务(即reduce task)的个数由自己写的程序指定的，在main()内写job.setNumReduceTasks(4)，就可以指定reduce任务是4个(reduce1、reduce2、reduce3、reduce4)。
每一个reduce任务的逻辑差不多，所以就拿第一个reduce任务做分析。
map1任务完成后，reduce1通过http网络，连接到map1，将map1输出结果中属于reduce1的分区的数据（采用的是默认哈希分区），通过网络获取到reduce1端，同样也是这样连接到map2、map3获取结果。
最终reduce1端获得4个(Dear, 1)键值对；由于他们的key键是相同的，它们分到同一组；这4个(Dear, 1)键值对，在转换成[Dear, Iterable(1, 1, 1, )]，作为两个参数传入reduce()。
在reduce()内部，计算Dear的总数为4，并将(Dear, 4)作为键值对输出，每个reduce任务最终输出文件将写入到HDFS。这里也会涉及到shuffle。
大致就是这样的流程，代码写完后，生成Jar包，然后在Hadoop集群中运行。
讲完这个实例，老刘有句话说，MapReduce实例有很多很多，这只是其中一个，大家可以自己找找更多的实例，老刘继续分享出MapReduce编程：数据清洗，搜索用户次数两个例子的相关代码，放在最后，大家可以去看看。
第5点：shuffle
这是个重点，相当重要的重点。shuff主要指的是map端的输出作为reduce端输入的过程。它的中文意思是洗牌。
先给出它的细节图：
分区用到了分区器，默认分区器是HashPartitioner，代码如下：
public class HashPartitioner<K2, V2> implements Partitioner<K2, V2> { public void configure(JobConf job) {} /** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */ public int getPartition(K2 key, V2 value, int numReduceTasks) { return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks; } }
接下来说说具体流程，
在map端：
1、每个map任务都有一个对应的环形内存缓冲区；输出的是kv对，先写入到环形缓冲区（默认大小100M），当内容占据80%缓冲区空间后，由一个后台线程将缓冲区中的数据溢出写到一个磁盘文件。
2、在溢出写的过程中，map任务继续向环形缓冲区写入数据；但是若写入速度大于溢出写的速度，最终造成100m占满后，map任务会暂停向环形缓冲区中写数据的过程；只执行溢出写的过程；直到环形缓冲区的数据全部溢出写到磁盘，才恢复向缓冲区写入。
3、后台线程溢写磁盘过程，有以下几个步骤：
① 先对每个溢写的kv对做分区；分区的个数由MR程序的reduce任务数决定；默认使用HashPartitioner计算当前kv对属于哪个分区；计算公式为(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks
② 每个分区中，根据kv对的key做内存中排序；
③ 若设置了map端本地聚合combiner，则对每个分区中，排好序的数据做combine操作；
④ 若设置了对map输出压缩的功能，会对溢写数据压缩；
注意：第二步中的排序，老刘看了很多资料上都没讲，就自行搜索了一些资料，该排序操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。
排序分类有5个分类：部分排序、全排序、利用分区器实现全部排序、辅助排序、二次排序，具体概念就不阐述了，自行搜索吧！
4、随着不断的向环形缓冲区中写入数据，会多次触发溢写（每当环形缓冲区写满100m），本地磁盘最终会生成多个溢出文件。
5、在map task完成之前，所有溢出文件会被合并成一个大的溢出文件；并且是已分区、已排序的输出文件。
这里，有一些小细节，大家记一下：
在合并溢写文件时，如果至少有3个溢写文件，并且设置了map端combine的话，会在合并的过程中触发combine操作；
但是若只有2个或1个溢写文件，则不触发combine操作（因为combine操作，本质上是一个reduce，需要启动JVM虚拟机，有一定的开销）
在reduce端：
1、reduce task会在每个map task运行完成后，通过HTTP获得map task输出中，属于自己的分区数据（许多kv对）。
2、如果map输出数据比较小，先保存在reduce的jvm内存中，否则直接写入Reduce磁盘。
3、一旦内存缓冲区达到阈值（默认0.66）或map输出数的阈值（默认1000），则触发归并merge，结果写到本地磁盘。若MR编程指定了combine，在归并过程中会执行combine操作。
4、随着溢出写的文件的增多，后台线程会将它们合并大的、排好序的文件。
5、reduce task将所有map task复制完后，将合并磁盘上所有的溢出文件，默认一次合并10个，最后一批合并，部分数据来自内存，部分来自磁盘上的文件。
6、进入“归并、排序、分组阶段”
7、每组数据调用一次reduce方法
8、最后结果写入到HDFS
03 知识点总结
说实话，今天知识点有点多，刚开始学的时候，有一些东西确实很难理解，但是当你记住它的时候，对以后学习spark、flink真的特别有用，会发现这个模块的很多内容原理大致差不多，请一定要记住今天分享的内容。
最后要说的是MapReduce的编程实例都放在老刘的公众号了，大家感兴趣的可以去看看。
有事，联系公众号：努力的老刘；没事，和老刘一起学大数据。