一、MapReduce概述
MapReduce是Hadoop的计算框架。表现形式就是有个输入(input)和输出(output)。在运行一个mapreduce计算任务的时候，任务过程被分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都是用键值对(key/value)作为输入(input)和输出(output)。
二、MapReduce基础示例——WorldCount(统计单词个数)代码讲解：
import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;public class WorldCount{/** * LongWritable 可理解为 long型整数 * Text 可理解为String * IntWritable 可理解为 int型整数 * Context 承接上下文对象，包含了整个任务的全部信息 * hello me * hello ta * me and ta * @author * */ public static class InputValue extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{ private static final IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word=new Text(); public void map(LongWritable key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{ String line = value.toString(); String[] words=line.split(" "); for (String w: words) { word.set(w); context.write(word, one); } } } public static class OutPutValue extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{ private IntWritable result=new IntWritable(); public void reduce(Text key,Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException{ int sum=0; for (IntWritable v : values) { sum+=v.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf=new Configuration(); String[] otherArgs= new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (args.length!=2) { System.err.println("Usage WorldCount <input path> <output path>"); System.exit(-1); } Job job=Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WorldCount.class); job.setMapperClass(InputValue.class); job.setCombinerClass(OutPutValue.class); job.setReducerClass(OutPutValue.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); for (int i = 0; i < otherArgs.length-1; i++) { FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i])); } FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length-1])); System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);; } }123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172
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此例中新旧版API的区别：
1）. 新的api放在：org.apache.hadoop.mapreduce,旧版api放在：org.apache.hadoop.mapred
2）. 新版api使用虚类，而旧版的使用的是接口，虚类更加利于扩展。 -
InputValue类中继承了Mapper类中的map方法讲解：
public void map(LongWritable key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{.....}1212
这里有三个参数，LongWritable key,Text value就是输入的key和value，第三个参数Context context这是记录输入的key和value，例如：context.write(word,one);此外context还会记录map运算的状态。
我的理解：
一个有三行文本的文件进行MapReduce操作。
读取第一行Hello World Bye World ，分割单词形成Map。
<Hello,1> <World,1> <Bye,1> <World,1>11
读取第二行Hello Hadoop Bye Hadoop ，分割单词形成Map。
<Hello,1> <Hadoop,1> <Bye,1> <Hadoop,1>11
读取第三行Bye Hadoop Hello Hadoop，分割单词形成Map。
<Bye,1> <Hadoop,1> <Hello,1> <Hadoop,1>11
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OutputValue继承了Reducer类中的reduce方法详解：
public void reduce(Text key,Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException{....}11
reduce函数输入也是一个key/value的形式，不过它的value是一个迭代器的形式Iterator values，也就是说reduce的输入是一个key对应一组值得value，reduce也有context和map的context作用一致。
Reduce操作是对map的结果进行排序，合并，最后得出词频。
我的理解：
经过进一步处理(combiner),将形成的Map根据相同的key组合成value数组。
<Bye,1,1,1> <Hadoop,1,1,1,1> <Hello,1,1,1> <World,1,1>11
循环执行Reduce(K,V[])，分别统计每个单词出现的次数。
<Bye,3> <Hadoop,4> <Hello,3> <World,2>11
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main函数的调用
首先：
Configuration conf=new Configuration();11
运行mapreduce程序前都要初始化Configuration，该类主要是读取mapreduce系统配置信息，这些信息包括hdfs还有mapreduce，也就是安装hadoop时候的配置文件，例如 core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等等文件里的信息。我们程序员开发mapreduce时候只是在填空，在map函数和reduce函数里编写实际进行的业务逻辑，其它的工作都是交给mapreduce框架自己操作的，但是至少我们要告诉它怎么操作啊，比如hdfs在哪里啊，mapreduce的jobstracker在哪里啊，而这些信息就在conf包下的配置文件里。
接下来的代码是：
String[] otherArgs= new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (args.length!=2) { System.err.println("Usage WorldCount <input path> <output path>"); System.exit(-1); }123456123456
if的语句好理解，就是运行WordCount程序时候一定是两个参数，如果不是就会报错退出。至于第一句里的GenericOptionsParser类，它是用来解释常用hadoop命令，并根据需要为Configuration对象设置相应的值，其实平时开发里我们不太常用它，而是让类实现Tool接口，然后再main函数里使用ToolRunner运行程序，而ToolRunner内部会调用GenericOptionsParser。
Job job=Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WorldCount.class); job.setMapperClass(InputValue.class); job.setCombinerClass(OutPutValue.class); job.setReducerClass(OutPutValue.class);123456123456
第一行就是在构建一个job，在mapreduce框架里一个mapreduce任务也叫mapreduce作业也叫做一个mapreduce的job，而具体的map和reduce运算就是task了，这里我们构建一个job，构建时候有两个参数，一个是conf这个就不累述了，一个是这个job的名称。
第二行就是装载程序员编写好的计算程序，例如我们的程序类名就是WordCount了。这里我要做下纠正，虽然我们编写mapreduce程序只需要实现map函数和reduce函数，但是实际开发我们要实现三个类，第三个类是为了配置mapreduce如何运行map和reduce函数，准确的说就是构建一个mapreduce能执行的job了，例如WordCount类。
第三行和第五行就是装载map函数和reduce函数实现类了，这里多了个第四行，这个是装载Combiner类，这个我后面讲mapreduce运行机制时候会讲述，其实本例去掉第四行也没有关系，但是使用了第四行理论上运行效率会更好。
job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class);123123
这个是定义输出的key/value的类型，也就是最终存储在hdfs上结果文件的key/value的类型。
for (int i = 0; i < otherArgs.length-1; i++) { FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i])); } FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length-1])); System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);123456123456
第一行就是构建输入的数据文件，第二行是构建输出的数据文件，最后一行如果job运行成功了，我们的程序就会正常退出。
三、MapReduce运行机制
图1：
图2：
首先讲讲物理实体，参入mapreduce作业执行涉及4个独立的实体：
1. 客户端（client）：编写mapreduce程序，配置作业，提交作业，这就是程序员完成的工作； 2. JobTracker：初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作业的执行； 3. TaskTracker：保持与JobTracker的通信，在分配的数据片段上执行Map或Reduce任务，TaskTracker和JobTracker的不同有个很重要的方面，就是在执行任务时候TaskTracker可以有n多个，JobTracker则只会有一个（JobTracker只能有一个就和hdfs里namenode一样存在单点故障，我会在后面的mapreduce的相关问题里讲到这个问题的） 4. Hdfs：保存作业的数据、配置信息等等，最后的结果也是保存在hdfs上面 首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job，接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值，接下来它会做检查操作，这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端，接下来还要检查输入目录是否存在，如果不存在同样抛出错误，如果存在JobTracker会根据输入计算输入分片（Input Split），如果分片计算不出来也会抛出错误，至于输入分片我后面会做讲解的，这些都做好了JobTracker就会配置Job需要的资源了。分配好资源后，JobTracker就会初始化作业，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，让配置好的作业调度器能调度到这个作业，作业调度器会初始化这个job，初始化就是创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。初始化完毕后，作业调度器会获取输入分片信息（input split），每个分片创建一个map任务。接下来就是任务分配了，这个时候tasktracker会运行一个简单的循环机制定期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员可以配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也可以通过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操作指令。任务分配好后就是执行任务了。在任务执行时候jobtracker可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。当jobtracker获得了最后一个完成指定任务的tasktracker操作成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，然后当客户端查询job运行状态时候（注意：这个是异步操作），客户端会查到job完成的通知的。如果job中途失败，mapreduce也会有相应机制处理，一般而言如果不是程序员程序本身有bug，mapreduce错误处理机制都能保证提交的job能正常完成。
下面我从逻辑实体的角度讲解mapreduce运行机制，这些按照时间顺序包括：输入分片（input split）、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段和reduce阶段。
1）、输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切，假如我们设定hdfs的块的大小是64mb，如果我们输入有三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件分为一个输入分片（input split），65mb则是两个输入分片（input split）而127mb也是两个输入分片（input split），换句话说我们如果在map计算前做输入分片调整，例如合并小文件，那么就会有5个map任务将执行，而且每个map执行的数据大小不均，这个也是mapreduce优化计算的一个关键点。
2）、map阶段：就是程序员编写好的map函数了，因此map函数效率相对好控制，而且一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行；
3）、combiner阶段：combiner阶段是程序员可以选择的，combiner其实也是一种reduce操作，因此我们看见WordCount类里是用reduce进行加载的。Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作，例如我们对文件里的单词频率做统计，map计算时候如果碰到一个hadoop的单词就会记录为1，但是这篇文章里hadoop可能会出现n多次，那么map输出文件冗余就会很多，因此在reduce计算前对相同的key做一个合并操作，那么文件会变小，这样就提高了宽带的传输效率，毕竟hadoop计算力宽带资源往往是计算的瓶颈也是最为宝贵的资源，但是combiner操作是有风险的，使用它的原则是combiner的输入不会影响到reduce计算的最终输入，例如：如果计算只是求总数，最大值，最小值可以使用combiner，但是做平均值计算使用combiner的话，最终的reduce计算结果就会出错。
4）、 shuffle阶段：将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle了，这个是mapreduce优化的重点地方。这里我不讲怎么优化shuffle阶段，讲讲shuffle阶段的原理，因为大部分的书籍里都没讲清楚shuffle阶段。Shuffle一开始就是map阶段做输出操作，一般mapreduce计算的都是海量数据，map输出时候不可能把所有文件都放到内存操作，因此map写入磁盘的过程十分的复杂，更何况map输出时候要对结果进行排序，内存开销是很大的，map在做输出时候会在内存里开启一个环形内存缓冲区，这个缓冲区专门用来输出的，默认大小是100mb，并且在配置文件里为这个缓冲区设定了一个阀值，默认是0.80（这个大小和阀值都是可以在配置文件里进行配置的），同时map还会为输出操作启动一个守护线程，如果缓冲区的内存达到了阀值的80%时候，这个守护线程就会把内容写到磁盘上，这个过程叫spill，另外的20%内存可以继续写入要写进磁盘的数据，写入磁盘和写入内存操作是互不干扰的，如果缓存区被撑满了，那么map就会阻塞写入内存的操作，让写入磁盘操作完成后再继续执行写入内存操作，前面我讲到写入磁盘前会有个排序操作，这个是在写入磁盘操作时候进行，不是在写入内存时候进行的，如果我们定义了combiner函数，那么排序前还会执行combiner操作。每次spill操作也就是写入磁盘操作时候就会写一个溢出文件，也就是说在做map输出有几次spill就会产生多少个溢出文件，等map输出全部做完后，map会合并这些输出文件。这个过程里还会有一个Partitioner操作，对于这个操作很多人都很迷糊，其实Partitioner操作和map阶段的输入分片（Input split）很像，一个Partitioner对应一个reduce作业，如果我们mapreduce操作只有一个reduce操作，那么Partitioner就只有一个，如果我们有多个reduce操作，那么Partitioner对应的就会有多个，Partitioner因此就是reduce的输入分片，这个程序员可以编程控制，主要是根据实际key和value的值，根据实际业务类型或者为了更好的reduce负载均衡要求进行，这是提高reduce效率的一个关键所在。到了reduce阶段就是合并map输出文件了，Partitioner会找到对应的map输出文件，然后进行复制操作，复制操作时reduce会开启几个复制线程，这些线程默认个数是5个，程序员也可以在配置文件更改复制线程的个数，这个复制过程和map写入磁盘过程类似，也有阀值和内存大小，阀值一样可以在配置文件里配置，而内存大小是直接使用reduce的tasktracker的内存大小，复制时候reduce还会进行排序操作和合并文件操作，这些操作完了就会进行reduce计算了。
5）、reduce阶段：和map函数一样也是程序员编写的，最终结果是存储在hdfs上的。
MapReduce是运行在yarn上的一个应用。
Map任务执行的数量是由InputSplit数量决定的。InputSplit的数量由什么决定？
1、InputSplit的大小默认是hdfs的block（数据块，默认是128M）大小。
2、如果文件大小小于block，那么就是一个InputSplit；
假设有一个300MB的文件和一个100MB文件，那么有多少个InputSplit？
首先，300MB的文件是2*128M+44MB，也就是说分成了2个InputSplit还多了一部分，
那么这一部分又会分成一个InputSplit。所以总共是4个InputSplit。
