mapreduce 文件可以切分吗_MapReduce的任务流程

我们按照图中的流程，梳理一下MapReduce的任务流程。

初始时，是上述的一个文本。MapReduce接收到作业输入后，会先进行数据拆分。
数据拆分完成之后，会有多个 小文本 数据，每个小文本都会作为一个Map任务的输入。这样一个大的MapReduce作业，会被分解为多个小的Map任务。
Combiner会处理Map生成的数据，需要注意的是，此时Map生产的仅仅是中间结果。Combiner是一个可选的组件，用户不设置，他就不存在。
之后，数据会到达Partitioner，Partitioner组件会将中间数据按照哈希函数的对应规则，将中间结果分配到对应的Reducer所在节点上。
Reducer会处理中间数据，得到最终的结果。

这就是，一个完整的MapReduce作业的生老病死的概括，其真实的流程自然远不止此，我们会在后面娓娓道来。

先让我们仔仔细细地了解一下上述过程的每一个组件。

一、扯一扯Map

有了上述的内容，我们可以进行下一步了。

按照我们说的，我们应该将这个小短文分成几个部分。也就是图中的数据划分。

(1)首先进行数据划分

当我们开启一个MapReduce程序，一般传入的输入都是一个体积巨大的数据。MapReduce接收到数据后，需要对数据进行划分。通俗来讲，就是我们前文说的，我们该如果将一个小短文划分成多行，分配个多个人进行统计。

MapReduce中有一个InputFormat类，它会完成如下三个任务：

验证作业数据的输入形式和格式
将输入数据分割为若干个逻辑意义上的InputSplit，其中每一个InputSplit都将单独作为Map任务的输入。也就是说，InputSplit的个数，代表了Map任务的个数。需要注意，这里并没有做实际切分，仅仅是将数据进行逻辑上的切分。
提供一个RecordReader，用于将Map的输入转换为若干个记录。虽然MapReduce作业可以接受很多种格式的数据，但是Map任务接收的任务其实是键值对类型的数据，因此需要将初始的输入数据转化为键值对。RecordReader对象会从数据分片中读取出数据记录，然后转化为 Key-Value 键值对，逐个输入到Map中进行处理。

问题在于，这个InputFormat类该如何进行划分呢？在FileInputFormat类中，会有一个getSplits函数，这个函数所做的事情其实就是进行数据切分的过程。我们稍微看一下这个函数：

public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {    StopWatch sw = new StopWatch().start();    long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));    long maxSize = getMaxSplitSize(job);    //...    for (FileStatus file: files) {        if (isSplitable(job, path)) {          long blockSize = file.getBlockSize();          long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);            //...        }        //...    }    //...}protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize,                                long maxSize) {    return Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));}

minSize :每个split的最小值，默认为1.getFormatMinSplitSize()为代码中写死，固定返回1，除非修改了hadoop的源代码.getMinSplitSize(job)取决于参数mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize，如果没有设置该参数，返回1.故minSize默认为1.
maxSize：每个split的最大值，如果设置了mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize，则为该值，否则为Long的最大值。
blockSize ：默认为HDFS设置的文件存储BLOCK大小。注意：该值并不一定是唯一固定不变的。HDFS上不同的文件该值可能不同。故将文件划分成split的时候，对于每个不同的文件，需要获取该文件的blocksize。
splitSize ：根据公式，默认为blockSize 。

从上述代码中可以看到，这个InputSize在 [minSize, maxSize] 之间。

(2)这样，我们可以理一理划分逻辑

1)遍历输入目录中的每个文件，拿到该文件
2)计算文件长度，A:如果文件长度为0，如果mapred.split.zero.file.skip=true，则不划分split ; 如果mapred.split.zero.file.skip为false，生成一个length=0的split .B:如果长度不为0，跳到步骤3
3)判断该文件是否支持split :如果支持，跳到步骤4;如果不支持，该文件不切分，生成1个split，split的length等于文件长度。
4)根据当前文件，计算splitSize。
5)判断剩余待切分文件大小/splitsize是否大于SPLIT_SLOP(该值为1.1，代码中写死了) 如果true，切分成一个split，待切分文件大小更新为当前值-splitsize ，再次切分。生成的split的length等于splitsize；如果false 将剩余的切到一个split里，生成的split length等于剩余待切分的文件大小。之所以需要判断剩余待切分文件大小/splitsize,主要是为了避免过多的小的split。比如文件中有100个109M大小的文件，如果splitSize=100M，如果不判断剩余待切分文件大小/splitsize，将会生成200个split，其中100个split的size为100M，而其中100个只有9M，存在100个过小的split。MapReduce首选的是处理大文件，过多的小split会影响性能。

划分好Split之后，这些数据进入Map任务，按照用户设计处理逻辑进行处理。Map可以由用户定义设计处理逻辑。

二、聊一聊Combiner

Combiner组件并不是一个必须部分，用户可以按照实际的需求灵活的添加。Combiner组件的主要作用是 减少网络传输负载，优化网络数据传输优化 。

当我们Map任务处理完成之后，上述的文本会变成一个一个的 Key-Value 对。

(This, 1)(distribution, 1)...

在没有Combiner组件前提下，这些键值对会直接传输到Reducer端，进行最后的统计工作。但是这一步是可以优化的，因为Map端仅仅是将每行的词拆分了，但是其实可以再做一步统计的。

例如，我们假设在Map任务A这里出现了两次 (This, 1)，我们可以做一次统计，将这个Map任务上的This做一次统计，生成(This, 2)。在大数据场合，千万个这样的相同词的合并会显著降低网络负载。

但是并不是所有的场合都适用Combiner，这个组件是可有可无的，用户需要按照自己的需求灵活决定 。

因为Combiner可以存在，也可以不存在，所有，我们设计Combiner时，要保证Combiner的key-value和Map的key-value一致 。这也意味着，若你设计的Combiner改变了原先Map的键值对设计，那么你的Combiner设计就是不合法的。

三、瞅一瞅Partitioner

为了保证所有主键相同的键值对会传输到同一个Reducer节点，以便Reducer节点可以在不访问其他Reducer节点的情况下就可以计算出最终的结果，我们需要对来自Map(如果有Combiner，就是Combiner之后的结果)中间键值对进行分区处理，Partitioner主要就是进行分区处理的。

Partitioner 默认的分发规则

根据 key 的 hashcode%reduce task 数来分发，所以：如果要按照我们自己的需求进行分组，则需要改写数据分发(分区)组件 Partitioner

Partition 的 key value, 就是Mapper输出的key value
```
public interface Partitioner<K2, V2> extends JobConfigurable {    /**    * Get the paritition number for a given key (hence record) given the total    * number of partitions i.e. number of reduce-tasks for the job.   *      * 
```
Typically a hash function on a all or a subset of the key.

* * @param key 用来partition的key值。 * @param value 键值对的值。 * @param numPartitions 分区数目。 * @return the partition number for the key. */ int getPartition(K2 key, V2 value, int numPartitions);}

输入是Map的结果对和Reducer的数目，输出则是分配的Reducer(整数编号)。就是指定Mappr输出的键值对到哪一个reducer上去。系统缺省的Partitioner是HashPartitioner，它以key的Hash值对Reducer的数目取模，得到对应的Reducer。这样保证如果有相同的key值，肯定被分配到同一个reducre上。如果有N个reducer，编号就为0,1,2,3……(N-1)。
MapReduce 中会将 map 输出的 kv 对，按照相同 key 分组，然后分发给不同的 reducetask 默认的分发规则为:根据 key 的 hashcode%reduce task 数来分发，所以:如果要按照我们自己的需求进行分组，则需要改写数据分发(分组)组件 Partitioner, 自定义一个 CustomPartitioner 继承抽象类:Partitioner
因此， Partitioner 的执行时机，是在Map输出 key-value 对之后

四、MapReduce中的Sort

MapReduce中的很多流程都涉及到了排序，我们会在后面详细说明。

从整个MapReduce的程序执行来看，整个过程涉及到了 快排、归并排序、堆排 三种排序方法。

五、遛一遛Reduce

Reduce会处理上游(Map，也可能有Combiner)的中间结果。

需要注意的是，Map到Reduce整个过程中，键值的变化是不一样的

初始是文本内容，会被RecordReader处理为键值对
经过Map(也可能有Combiner)后，仍然是键值对形式
经过Partition，到达Reduce的结果是 key - list(value) 形式。所以在Reduce处理的value其实一个整体。

Reduce会把所有的结果处理完成，输出到对应的输出路径。

弊端

MapReduce的Reduce处理结果最后都是需要落盘的，当一个project中含有多个MapReduce的作业(job)时，无法有效利用内存。