一．Map的原理和运行流程

Map的输入数据源是多种多样的，我们使用hdfs作为数据源。文件在hdfs上是以block(块，Hdfs上的存储单元)为单位进行存储的。

1.分片

我们将这一个个block划分成数据分片，即Split（分片，逻辑划分，不包含具体数据，只包含这些数据的位置信息）,那么上图中的第一个Split则对应两个个文件块，第二个Split对应一个块。需要注意的是一个Split只会包含一个File的block,不会跨文件。

 2. 数据读取和处理

当我们把数据块分好的时候，MapReduce(以下简称mr)程序将这些分片以key-value的形式读取出来，并且将这些数据交给用户自定义的Map函数处理。

3.

用户处理完这些数据后同样以key-value的形式将这些数据写出来交给mr计算框架。mr框架会对这些数据进行划分，此处用进行表示。不同颜色的partition矩形块表示为不同的partition，同一种颜色的partition最后会分配到同一个reduce节点上进行处理。

Map是如何将这些数据进行划分的？

默认使用Hash算法对key值进行Hash,这样既能保证同一个key值的数据划分到同一个partition中，又能保证不同partition的数据梁是大致相当的。

总结：

1.一个map指挥处理一个Split

2.map处理完的数据会分成不同的partition

3.一类partition对应一个reduce

那么一个mr程序中 map的数量是由split的数量决定的，reduce的数量是由partiton的数量决定的。

二．Shuffle

Shuffle,翻译成中文是混洗。mr没有排序是没有灵魂的，shuffle是mr中非常重要的一个过程。他在Map执行完，Reduce执行前发生。

Map阶段的shuffle

数据经过用户自定的map函数处理完成之后，数据会放入内存中的环形缓冲区之内，，他分为两个部分，数据区和索引区。数据区是存放用户真实的数据，索引区存放数据对应的key值，partition和位置信息。当环形缓冲区数据达到一定的比例后，会将数据溢写到一个文件之中，即途中的spill（溢写）过程。

在溢写前，会将数据根据key和partition进行排序，排好序之后会将数据区的数据按照顺序一个个写入文件之中。这样就能保证文件中数据是按照key和parttition进行排序的。最后会将溢写出的一个个小文件合并成一个大的文件，并且保证在每一个partition

中是按照Key值有序的。

总结:

1.  Collect阶段将数据放进环形缓冲区，缓冲区分为数据区和索引区。
2. Sort阶段对在同一partition内的索引按照key排序。
3. Spill阶段跟胡排好序的索引将数据按照顺序写到文件中。
4. Merge阶段将Spill生成的小文件分批合并排序成一个大文件。

Reduce阶段的shuffle

reduce节点会将数据拷贝到自己的buffer缓存区中，当缓存区中的数据达到一定的比例的时候，同样会发生溢写过程，我们任然要保证每一个溢写的文件是有序的。与此同时，后台会启一个线程，将这些小文件合并成一个大文件，经过一轮又一轮的合并，最后将这些文件合并成一个大的数据集。在这个数据集中，数据是有序的，相同的key值对应的value值是挨在一起的。最后，将这些数据交给reduce程序进行聚合处理。

总结：

1. 1.      Copy阶段将Map端的数据分批拷贝到Reduce的缓冲区。
2. 2.      Spill阶段将内存缓存区的数据按顺序写到文件中。
3. 3.      Merge阶段将溢出的文件合并成一个排序的数据集。

三．Reduce运行过程

在map处理完之后，reduce节点会将各个map节点上属于自己的数据拷贝到内存缓冲区中，最后将数据合并成一个大的数据集，并且按照key值进行聚合，把聚合后的value值作为iterable(迭代器)交给用户使用，这些数据经过用户自定义的reduce函数进行处理之后，同样会以key-value的形式输出出来，默认输出到hdfs上的文件。

四．Combine优化

我们说mr程序最终是要将数据按照key值进行聚合，对value值进行计算，那么我们是不是可以提前对聚合好的value值进行计算？of course,我们将这个过程称为Combine。哪些场景可以进行conbine优化。如下。

Map端：

1． 在数据排序后，溢写到磁盘前，运行combiner。这个时候相同Key值的value值是挨在一起的，可以对这些value值进行一次聚合计算，比如说累加。

2． 溢写出的小文件合并之前，我们也可以执行一次combiner,需要注意的是mr程序默认至少存在三个文件才进行combiner,否则mr会认为这个操作是不值得的。当然这个值可以通过min.num.spills.for.combine设置。

Reduce端：

1. 和map端一样，在合并溢出文件输出到磁盘之前，运行combiner。

写在最后

送上整个MR过程图