hadoop mapreduce执行过程是怎么样的

# Hadoop MapReduce执行过程是怎么样的

## 一、MapReduce概述

### 1.1 什么是MapReduce
MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象为两个函数：Map和Reduce。

### 1.2 MapReduce的核心思想
"分而治之"是MapReduce的核心思想：
- **Map阶段**：将大数据集分解为成百上千的小数据集
- **Reduce阶段**：对Map阶段的中间结果进行汇总

### 1.3 MapReduce的优势
1. 易于编程
2. 良好的扩展性
3. 高容错性
4. 适合海量数据离线处理

## 二、MapReduce架构组成

### 2.1 主要组件
| 组件 | 功能描述 |
|------|----------|
| Client | 提交MapReduce作业 |
| JobTracker | 资源管理和作业调度 |
| TaskTracker | 执行具体任务 |
| HDFS | 存储输入输出数据 |

### 2.2 角色划分
1. **JobTracker**（主节点）：
   - 管理所有作业
   - 调度任务到TaskTracker
   - 监控任务执行

2. **TaskTracker**（从节点）：
   - 执行Map和Reduce任务
   - 向JobTracker汇报状态

## 三、MapReduce详细执行流程

### 3.1 整体流程图
```mermaid
graph TD
    A[Input Data] --> B[Split]
    B --> C[Map Task]
    C --> D[Shuffle]
    D --> E[Reduce Task]
    E --> F[Output]

3.2 阶段分解

3.2.1 Input Split阶段

1. 输入文件被逻辑划分为多个Split
2. 每个Split对应一个Map任务
3. 默认Split大小等于HDFS块大小（128MB）

关键参数：

<property>
    <name>mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize</name>
    <value>1</value>
</property>

3.2.2 Map阶段

1. 每个Map任务处理一个Split
2. 执行用户定义的map()函数
3. 输出形式的中间结果

示例代码：

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) 
        throws IOException, InterruptedException {
        String[] words = value.toString().split(" ");
        for (String w : words) {
            word.set(w);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

3.2.3 Shuffle阶段（核心阶段）

Map端Shuffle： 1. Partition：根据Reduce数量分区

   public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) {
       return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
   }

1. Sort：按key排序
2. Spill：内存缓冲区溢出到磁盘
3. Merge：合并多个溢出文件

Reduce端Shuffle： 1. Copy：从各Map节点拉取数据 2. Merge：合并来自不同Map的数据 3. Sort：二次排序

3.2.4 Reduce阶段

1. 执行用户定义的reduce()函数
2. 对相同key的values集合进行处理
3. 输出最终结果到HDFS

示例代码：

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) 
        throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

四、关键机制详解

4.1 数据本地化优化

1. 原则：移动计算比移动数据更高效
2. 三级本地化策略：
   • 节点本地化（最佳）
   • 机架本地化
   • 跨机架访问

4.2 容错机制

1. TaskTracker故障：

   • JobTracker重新调度任务
   • 黑名单机制

2. Task失败：

   • 自动重试（默认4次）
   • 超过重试次数则标记作业失败

3. 推测执行：

   <property>
      <name>mapreduce.map.speculative</name>
      <value>true</value>
   </property>
   

4.3 性能优化技术

4.3.1 Combiner优化

job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);

4.3.2 压缩设置

<property>
    <name>mapreduce.map.output.compress</name>
    <value>true</value>
</property>

4.3.3 内存调优

<property>
    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
    <value>2048</value>
</property>

五、YARN架构下的MapReduce

5.1 组件变化

传统架构	YARN架构
JobTracker	ResourceManager
TaskTracker	NodeManager
-	ApplicationMaster

5.2 执行流程对比

1. 资源请求方式不同
2. 任务调度机制变化
3. 容错实现方式更新

六、实际案例分析

6.1 单词计数（WordCount）

完整代码示例：

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

6.2 性能瓶颈分析

1. 数据倾斜解决方案：

   • 自定义Partitioner
   • 增加Reduce数量
   • 使用Combiner

2. Shuffle优化：

   • 调整缓冲区大小
   • 优化排序算法
   • 合理设置Reduce数量

七、MapReduce的局限与发展

7.1 主要局限性

1. 实时计算能力弱
2. 迭代计算效率低
3. 中间结果写磁盘影响性能

7.2 替代技术

1. Spark：内存计算框架
2. Flink：流批一体处理
3. Tez：DAG执行引擎

八、最佳实践建议

1. 输入文件处理：

   • 尽量使用大文件（>128MB）
   • 避免大量小文件

2. 参数调优：

   <!-- 设置Map任务数 -->
   <property>
      <name>mapreduce.job.maps</name>
      <value>100</value>
   </property>
   

3. 监控工具：

   • JobHistory Server
   • YARN ResourceManager UI

结语

MapReduce作为Hadoop的核心计算框架，虽然在新一代计算框架面前显得效率不足，但其”分而治之”的思想仍然深刻影响着大数据处理领域。理解MapReduce的执行原理，不仅有助于优化传统Hadoop作业，更能为学习其他分布式计算框架奠定坚实基础。 “`