MapReduce基础

MapReduce基础

目录

一：MapReduce概述

二：MapReduce原理

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 三：shuffle过程

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一：MapReduce概述

MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.

MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组成：Map和Reduce，Map阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。Reduce阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据【在这先把reduce理解为一个单独的聚合程序即可】。

MapReduce框架都有默认实现，用户只需要覆盖map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。

这两个函数的形参和返回值都是，使用的时候一定要注意构造。（泛型）

二：MapReduce原理

hdfs把数据分成block块分到不同数据

map阶段：从具体的datanode中取数据时有一个split切分 *** 作，默认与block大小一样即一个block块对应一个split切片（可以手动更改）

每个splitt切片对应一个map过程叫做 maptask

maptask与reducetask并没有对应关系

maptask与reducetask可以是一对一或者是多对一

同一个key发送到同一个reduce中 同一个reduce可以处理不同的key（通过key进行计算得到数字 对当前数字对reducetask个数取余）

可能会有多个不同的key发送到同一个reduce中 可以一个一个计算

map阶段接收参数：key：value key是偏移量 value是每行的数据

例如：

java

h

map端接收的参数是：

0 ：java

4：h

reduce阶段：等于map阶段返回的形参

返回的形参：具体的需求 key：value

 三：shuffle过程

map：

1.每个map有一个环形内存缓冲区，用于存储map的输出。默认大小100MB（io.sort.mb属性），一旦达到阀值0.8（io.sort.spill.percent）,一个后台线程把内容溢写到(spilt)磁盘的指定目录（mapred.local.dir）下的一个新建文件中。

2.写磁盘前，要partition,sort。如果有combiner，combine排序后数据。

3.等最后记录写完，合并全部文件为一个分区且排序的文件。

reduce：

1.Reducer通过Http方式得到输出文件的特定分区的数据。

2.排序阶段合并map输出。然后走Reduce阶段。

3.reduce执行完之后，写入到HDFS中。

总结：

1：根据block块对应一个split切片

2：一个split切片对应一个maptask

3：内存缓冲区（环形缓冲区）大小默认是100m 如果数据达到阈值80%时数据写入到磁盘（数据落地）

4：分区排序并保存到磁盘 方便统计单词的个数

5：分区后的结果合并到一个文件中

6：不同map相同的key进入同一个reduce （合并保存到磁盘）数据落地

7：得到一个完整的文件 通过reduce发送到hdfs

有两次数据落地