MapReduce框架原理

MapReduce框架原理

切片与MapTask并行度决定机制

数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据块是HDFS存储数据单位。

数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。数据切片是MapReduce程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个MapTask。

1）一个Job的Map阶段并行度由客户端在提交Job时的切片数决定

2）每一个Split切片分配一个MapTask并行实例处理

3）默认情况下，切片大小=BlockSize

4)切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片

Job提交流程源码解析

waitForCompletion()

submit();

// 1建立连接
	connect();	
		// 1）创建提交Job的代理
		new Cluster(getConfiguration());
			// （1）判断是本地运行环境还是yarn集群运行环境
			initialize(jobTrackAddr, conf); 

// 2 提交job
submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster)

	// 1）创建给集群提交数据的Stag路径
	Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);

	// 2）获取jobid ，并创建Job路径
	JobID jobId = submitClient.getNewJobID();

	// 3）拷贝jar包到集群
copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);	
	rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);

	// 4）计算切片，生成切片规划文件
writeSplits(job, submitJobDir);
		maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
		input.getSplits(job);

	// 5）向Stag路径写XML配置文件
writeConf(conf, submitJobFile);
	conf.writeXml(out);

	// 6）提交Job,返回提交状态
status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());

在运行MapReduce程序时，输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制格式文件、数据库表等。那么，针对不同的数据类型FileInputFormat常见的接口实现类包括：TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLineInputFormat、CombineTextInputFormat和自定义InputFormat等。

TextInputFormat是默认的FileInputFormat实现类。按行读取每条记录。键是存储该行在整个文件中的起始字节偏移量， LongWritable类型。值是这行的内容，不包括任何行终止符（换行符和回车符），Text类型。

框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个MapTask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的MapTask，处理效率极其低下。

CombineTextInputFormat用于小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个MapTask处理。

生成切片过程包括：虚拟存储过程和切片过程两部分。

（1）虚拟存储过程：

将输入目录下所有文件大小，依次和设置的setMaxInputSplitSize值比较，如果不大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍，那么以最大值切割一块；当剩余数据大小超过设置的最大值且不大于最大值2倍，此时将文件均分成2个虚拟存储块（防止出现太小切片）。

（2）切片过程：

（a）判断虚拟存储的文件大小是否大于setMaxInputSplitSize值，大于等于则单独形成一个切片。

（b）如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。

（c）测试举例：有4个小文件大小分别为1.7M、5.1M、3.4M以及6.8M这四个小文件，则虚拟存储之后形成6个文件块，大小分别为：

1.7M，（2.55M、2.55M），3.4M以及（3.4M、3.4M）

最终会形成3个切片，大小分别为：（1.7+2.55）M，（2.55+3.4）M，（3.4+3.4）M