转https://blog.csdn.net/shujuelin/article/details/79119214
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。
HDFS是Google File System（GFS）的开源实现，MapReduce是Google MapReduce的开源实现。
HDFS和MapReduce实现是完全分离的，并不是没有HDFS就不能MapReduce运算。
本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成。
1、Hadoop示例程序WordCount详解及实例
2、hadoop 学习笔记：mapreduce框架详解
3、hadoop示例程序wordcount分析
4，初学hadoop之图解MapReduce与WordCount示例分析
1、MapReduce整体流程
最简单的MapReduce应用程序至少包含 3 个部分：一个 Map 函数、一个 Reduce 函数和一个 main 函数。在运行一个mapreduce计算任务时候，任务过程被分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都是用键值对（key/value）作为输入（input）和输出（output）。main 函数将作业控制和文件输入/输出结合起来。
并行读取文本中的内容，然后进行MapReduce操作。
Map过程：并行读取文本，对读取的单词进行map操作，每个词都以<key,value>形式生成。
我的理解：
一个有三行文本的文件进行MapReduce操作。
读取第一行Hello World Bye World ，分割单词形成Map。
<Hello,1> <World,1> <Bye,1> <World,1>
读取第二行Hello Hadoop Bye Hadoop ，分割单词形成Map。
<Hello,1> <Hadoop,1> <Bye,1> <Hadoop,1>
读取第三行Bye Hadoop Hello Hadoop，分割单词形成Map。
<Bye,1> <Hadoop,1> <Hello,1> <Hadoop,1>
Reduce操作是对map的结果进行排序，合并，最后得出词频。
我的理解：
经过进一步处理(combiner),将形成的Map根据相同的key组合成value数组。
<Bye,1,1,1> <Hadoop,1,1,1,1> <Hello,1,1,1> <World,1,1>
循环执行Reduce(K,V[])，分别统计每个单词出现的次数。
<Bye,3> <Hadoop,4> <Hello,3> <World,2>
回到目录
2、WordCount源码
复制代码
package org.apache.hadoop.examples;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
/**
*
* 描述：WordCount explains by York
* @author Hadoop Dev Group
*/
publicclass WordCount {
/**
* 建立Mapper类TokenizerMapper继承自泛型类Mapper
* Mapper类:实现了Map功能基类
* Mapper接口：
* WritableComparable接口：实现WritableComparable的类可以相互比较。所有被用作key的类应该实现此接口。
* Reporter 则可用于报告整个应用的运行进度，本例中未使用。
*
*/
publicstaticclass TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
/**
* IntWritable, Text 均是 Hadoop 中实现的用于封装 Java 数据类型的类，这些类实现了WritableComparable接口，
* 都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为int,String 的替代品。
* 声明one常量和word用于存放单词的变量
*/
privatefinalstatic IntWritable one =new IntWritable(1);
private Text word =new Text();
/**
* Mapper中的map方法：
* void map(K1 key, V1 value, Context context)
* 映射一个单个的输入k/v对到一个中间的k/v对
* 输出对不需要和输入对是相同的类型，输入对可以映射到0个或多个输出对。
* Context：收集Mapper输出的<k,v>对。
* Context的write(k, v)方法:增加一个(k,v)对到context
* 程序员主要编写Map和Reduce函数.这个Map函数使用StringTokenizer函数对字符串进行分隔,通过write方法把单词存入word中
* write方法存入(单词,1)这样的二元组到context中
*/
publicvoid map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr =new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
publicstaticclass IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result =new IntWritable();
/**
* Reducer类中的reduce方法：
* void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
* 中k/v来自于map函数中的context,可能经过了进一步处理(combiner),同样通过context输出
*/
publicvoid reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum =0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
publicstaticvoid main(String[] args) throws Exception {
/**
* Configuration：map/reduce的j配置类，向hadoop框架描述map-reduce执行的工作
*/
Configuration conf =new Configuration();
String[] otherArgs =new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length !=2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job =new Job(conf, "word count"); //设置一个用户定义的job名称
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); //为job设置Mapper类
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); //为job设置Combiner类
job.setReducerClass(IntSumReducer.class); //为job设置Reducer类
job.setOutputKeyClass(Text.class); //为job的输出数据设置Key类
job.setOutputValueClass(IntWritable.class); //为job输出设置value类
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); //为job设置输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//为job设置输出路径
System.exit(job.waitForCompletion(true) ?0 : 1); //运行job
}
}
复制代码
回到目录
3、WordCount逐行解析
对于map函数的方法。
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}
这里有三个参数，前面两个Object key, Text value就是输入的key和value，第三个参数Context context这是可以记录输入的key和value，例如：context.write(word, one);此外context还会记录map运算的状态。
对于reduce函数的方法。
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {…}
reduce函数的输入也是一个key/value的形式，不过它的value是一个迭代器的形式Iterable<IntWritable> values，也就是说reduce的输入是一个key对应一组的值的value，reduce也有context和map的context作用一致。
至于计算的逻辑则需要程序员编码实现。
对于main函数的调用。
首先是：
Configuration conf = new Configuration();
运行MapReduce程序前都要初始化Configuration，该类主要是读取MapReduce系统配置信息，这些信息包括hdfs还有MapReduce，也就是安装hadoop时候的配置文件例如：core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等等文件里的信息，有些童鞋不理解为啥要这么做，这个是没有深入思考MapReduce计算框架造成，我们程序员开发MapReduce时候只是在填空，在map函数和reduce函数里编写实际进行的业务逻辑，其它的工作都是交给MapReduce框架自己操作的，但是至少我们要告诉它怎么操作啊，比如hdfs在哪里，MapReduce的jobstracker在哪里，而这些信息就在conf包下的配置文件里。
接下来的代码是：
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
If的语句好理解，就是运行WordCount程序时候一定是两个参数，如果不是就会报错退出。至于第一句里的GenericOptionsParser类，它是用来解释常用hadoop命令，并根据需要为Configuration对象设置相应的值，其实平时开发里我们不太常用它，而是让类实现Tool接口，然后再main函数里使用ToolRunner运行程序，而ToolRunner内部会调用GenericOptionsParser。
接下来的代码是：
Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
第一行就是在构建一个job，在mapreduce框架里一个mapreduce任务也叫mapreduce作业也叫做一个mapreduce的job，而具体的map和reduce运算就是task了，这里我们构建一个job，构建时候有两个参数，一个是conf这个就不累述了，一个是这个job的名称。
第二行就是装载程序员编写好的计算程序，例如我们的程序类名就是WordCount了。这里我要做下纠正，虽然我们编写mapreduce程序只需要实现map函数和reduce函数，但是实际开发我们要实现三个类，第三个类是为了配置mapreduce如何运行map和reduce函数，准确的说就是构建一个mapreduce能执行的job了，例如WordCount类。
第三行和第五行就是装载map函数和reduce函数实现类了，这里多了个第四行，这个是装载Combiner类，这个类和mapreduce运行机制有关，其实本例去掉第四行也没有关系，但是使用了第四行理论上运行效率会更好。
接下来的代码：
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
这个是定义输出的key/value的类型，也就是最终存储在hdfs上结果文件的key/value的类型。
最后的代码是：
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
第一行就是构建输入的数据文件，第二行是构建输出的数据文件，最后一行如果job运行成功了，我们的程序就会正常退出。
Mapreduce运行机制
MapReduce主要包括JobClient, JobTracker, TaskTracker , HDFS 4个独立的部分
谈mapreduce运行机制，可以从很多不同的角度来描述，比如说从mapreduce运行流程来讲解，也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解，也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述，但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的，就是一个个参入的实例对象，一个就是计算模型的逻辑定义阶段，我这里讲解不从什么流程出发，就从这些一个个牵涉的对象，不管是物理实体还是逻辑实体。
首先讲讲物理实体，参入mapreduce作业执行涉及4个独立的实体：
客户端（client）：编写mapreduce程序，配置作业，提交作业，这就是程序员完成的工作；
JobTracker：初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作业的执行；
TaskTracker：保持与JobTracker的通信，在分配的数据片段上执行Map或Reduce任务，TaskTracker和JobTracker的不同有个很重要的方面，就是在执行任务时候TaskTracker可以有n多个，JobTracker则只会有一个（JobTracker只能有一个就和hdfs里namenode一样存在单点故障，我会在后面的mapreduce的相关问题里讲到这个问题的）
Hdfs：保存作业的数据、配置信息等等，最后的结果也是保存在hdfs上面
那么mapreduce到底是如何运行的呢？
首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job，接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值，接下来它会做检查操作，这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端，接下来还要检查输入目录是否存在，如果不存在同样抛出错误，如果存在JobTracker会根据输入计算输入分片（Input Split），如果分片计算不出来也会抛出错误，至于输入分片我后面会做讲解的，这些都做好了JobTracker就会配置Job需要的资源了。分配好资源后，JobTracker就会初始化作业，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，让配置好的作业调度器能调度到这个作业，作业调度器会初始化这个job，初始化就是创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。
初始化完毕后，作业调度器会获取输入分片信息（input split），每个分片创建一个map任务。接下来就是任务分配了，这个时候tasktracker会运行一个简单的循环机制定期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员可以配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也可以通过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操作指令。任务分配好后就是执行任务了。在任务执行时候jobtracker可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。当jobtracker获得了最后一个完成指定任务的tasktracker操作成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，然后当客户端查询job运行状态时候（注意：这个是异步操作），客户端会查到job完成的通知的。如果job中途失败，mapreduce也会有相应机制处理，一般而言如果不是程序员程序本身有bug，mapreduce错误处理机制都能保证提交的job能正常完成。
下面我从逻辑实体的角度讲解mapreduce运行机制，这些按照时间顺序包括：输入分片（input split）、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段和reduce阶段。
1. 输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切，假如我们设定hdfs的块的大小是64mb，如果我们输入有三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件分为一个输入分片（input split），65mb则是两个输入分片（input split）而127mb也是两个输入分片（input split），换句话说我们如果在map计算前做输入分片调整，例如合并小文件，那么就会有5个map任务将执行，而且每个map执行的数据大小不均，这个也是mapreduce优化计算的一个关键点。
2. map阶段：就是程序员编写好的map函数了，因此map函数效率相对好控制，而且一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行；
3. combiner阶段：combiner阶段是程序员可以选择的，combiner其实也是一种reduce操作，因此我们看见WordCount类里是用reduce进行加载的。Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作，例如我们对文件里的单词频率做统计，map计算时候如果碰到一个hadoop的单词就会记录为1，但是这篇文章里hadoop可能会出现n多次，那么map输出文件冗余就会很多，因此在reduce计算前对相同的key做一个合并操作，那么文件会变小，这样就提高了宽带的传输效率，毕竟hadoop计算力宽带资源往往是计算的瓶颈也是最为宝贵的资源，但是combiner操作是有风险的，使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终输入，例如：如果计算只是求总数，最大值，最小值可以使用combiner，但是做平均值计算使用combiner的话，最终的reduce计算结果就会出错。
4. shuffle阶段：将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle了，这个是mapreduce优化的重点地方。这里我不讲怎么优化shuffle阶段，讲讲shuffle阶段的原理，因为大部分的书籍里都没讲清楚shuffle阶段。Shuffle一开始就是map阶段做输出操作，一般mapreduce计算的都是海量数据，map输出时候不可能把所有文件都放到内存操作，因此map写入磁盘的过程十分的复杂，更何况map输出时候要对结果进行排序，内存开销是很大的，map在做输出时候会在内存里开启一个环形内存缓冲区，这个缓冲区专门用来输出的，默认大小是100mb，并且在配置文件里为这个缓冲区设定了一个阀值，默认是0.80（这个大小和阀值都是可以在配置文件里进行配置的），同时map还会为输出操作启动一个守护线程，如果缓冲区的内存达到了阀值的80%时候，这个守护线程就会把内容写到磁盘上，这个过程叫spill，另外的20%内存可以继续写入要写进磁盘的数据，写入磁盘和写入内存操作是互不干扰的，如果缓存区被撑满了，那么map就会阻塞写入内存的操作，让写入磁盘操作完成后再继续执行写入内存操作，前面我讲到写入磁盘前会有个排序操作，这个是在写入磁盘操作时候进行，不是在写入内存时候进行的，如果我们定义了combiner函数，那么排序前还会执行combiner操作。
每次spill操作也就是写入磁盘操作时候就会写一个溢出文件，也就是说在做map输出有几次spill就会产生多少个溢出文件，等map输出全部做完后，map会合并这些输出文件。这个过程里还会有一个Partitioner操作，对于这个操作很多人都很迷糊，其实Partitioner操作和map阶段的输入分片（Input split）很像，一个Partitioner对应一个reduce作业，如果我们mapreduce操作只有一个reduce操作，那么Partitioner就只有一个，如果我们有多个reduce操作，那么Partitioner对应的就会有多个，Partitioner因此就是reduce的输入分片，这个程序员可以编程控制，主要是根据实际key和value的值，根据实际业务类型或者为了更好的reduce负载均衡要求进行，这是提高reduce效率的一个关键所在。到了reduce阶段就是合并map输出文件了，Partitioner会找到对应的map输出文件，然后进行复制操作，复制操作时reduce会开启几个复制线程，这些线程默认个数是5个，程序员也可以在配置文件更改复制线程的个数，这个复制过程和map写入磁盘过程类似，也有阀值和内存大小，阀值一样可以在配置文件里配置，而内存大小是直接使用reduce的tasktracker的内存大小，复制时候reduce还会进行排序操作和合并文件操作，这些操作完了就会进行reduce计算了。
5. reduce阶段：和map函数一样也是程序员编写的，最终结果是存储在hdfs上的。