Hadoop中的MapReduce流程(图解)

一、MapReduce流程图：

二、MapReduce流程步骤：

1.文件上传到HDFS中，默认以128M切分为一个block块
2.每个block块对数据进行逻辑上的切片，切片大小为128M,与block块大小一致
3.之后根据切片产生Map任务
4.Map任务会进入环形缓冲区，根据Reduce数量以及数据本身的值进行分区编号（底层与哈希值有关）并进行快速排序，当写入环形缓冲区的数据达到环形缓冲区的80%，向磁盘溢写一个小文件
5.之后将溢写的小文件使用归并算法合并产生Map任务的结果文件
6.然后Reduce从结果文件拉取对应的分区编号的数据，去掉编号后，对拉取的文件数据进行归并排序
7.执行Reduce逻辑，产生Reduce结果

三、思考

思考1：map数量是越多越好吗？

在产生Map任务之前，会进行逻辑切片，切片的大小默认与block大小一致（128M）,这个切片的大小会影响下一阶段生成map任务的数量，切片的数量越多，产生的map任务数量就越多，同时需要的资源和时间也越多

思考2：hdfs是否适合存储小文件（从MapReduce角度出发）

不适合，小文件一多，意味着block块变多，产生的split切片就多，就意味着map任务过多，会消耗大量的资源和时间

思考3: split与map的关系？

要想产生的map任务数量变少，就要调大切片的大小；反之调小；

思考4：split切片的大小可以随意调整吗？

split切片的大小理论上来说，想调整多大都可以，但是官方建议是128M的整数倍，这样是为了防止跨节点获取数据，加大网络消耗带宽，增加数据读取时间

思考5：map的数量一定是与split数量一致吗？

如果最后两个split切片实际的数据大小加起来小于等于128M(block块的大小)*1.1，那么就会被读取到一个map任务中进行，否则就两个map任务分别读取数据进行处理

思考6：map以什么样的格式读取数据呢？

默认情况下，每次读取文件的一样数据，将这一行的数据封装成一个键值对读取进来，键值对的类型默认是<LongWriteable,Text>。
LongWriteable代表的是行开始索引，Text代表的是一行的数据

思考7：reduce的个数可以调整吗？

可以，默认MapReduce只提供一个Reduce,但是可以在代码或者集群配置文件中设置reduce个数

 思考8：reduce的个数会带来什么影响？

1.有几个reduce最终就会产生几个结果文件
2.reduce的个数影响数据在环形缓冲区的分区编号的计算
3.reduce的数量也会影响整体的执行速度和效率

思考9：reduce发挥了什么作用？  

reduce主要从map中间结果文件中拉取对应分区编号的数据，去除编号后，对拉取的多个文件进行归并排序，执行reduce的逻辑

思考10：map的数量可以通过配置文件配置吗？  

map数量不可以直接设置，但是可以设置split切片的大小来影响map

思考11:整个MapReduce过程中，经过了几次排序，分别是？  

一共经历了3次，一次快速排序，两次归并排序，快速排发生在环形缓冲区内部编号之后，第一次归并排序是将环形缓冲区溢写的小文件进行归并排序，第二次归并排序发生在reduce阶段，拉取所有的小文件后，对拉取的小文件进行归并排序。