mapreduce和yarn_mapreduce的工作原理_hadoop是什么(4)

这些消息通过一定的时间间隔由Child JVM—>TaskTracker—>JobTracker汇聚。JobTracker将产生一个表明所有运行作业及其任务状态的全局视图。可以通过Web UI查看。同时JobClient通过每秒查询JobTracker来获得最新状态，并且输出到控制台上。

6. 作业的完成

当JobTracker收到作业最后一个任务已完成的通知后，便把作业的状态设置为"成功"。然后，在JobClient查询状态时，便知道作业已成功完成，于是JobClient打印一条消息告知用户，最后从runJob()方法返回。

四. Shuffle阶段和Sort阶段

Shuffle阶段是指从Map的输出开始，包括系统执行排序以及传送Map输出到Reduce作为输入的过程。Sort阶段是指对Map端输出的Key进行排序的过程。不同的Map可能输出相同的Key，相同的Key必须发送到同一个Reduce端处理。Shuffle阶段可以分为Map端的Shuffle和Reduce端的Shuffle。Shuffle阶段和Sort阶段的工作过程，如下所示：

如果说以上是从物理实体的角度来讲解MapReduce的工作原理，那么以上便是从逻辑实体的角度来讲解MapReduce的工作原理，如下所示：

1. Map端的Shuffle

Map函数开始产生输出时，并不是简单地把数据写到磁盘，因为频繁的磁盘操作会导致性能严重下降。它的处理过程更复杂，数据首先写到内存中的一个缓冲区，并做一些预排序，以提升效率；

每个MapTask都有一个用来写入输出数据的循环内存缓冲区（默认大小为100MB），当缓冲区中的数据量达到一个特定阈值时（默认是80%）系统将会启动一个后台线程把缓冲区中的内容写到磁盘（即spill阶段）。在写磁盘过程中，Map输出继续被写到缓冲区，但如果在此期间缓冲区被填满，那么Map就会阻塞直到写磁盘过程完成；

在写磁盘前，线程首先根据数据最终要传递到的Reducer把数据划分成相应的分区（partition）。在每个分区中，后台线程按Key进行排序（快速排序），如果有一个Combiner（即Mini Reducer）便会在排序后的输出上运行；

一旦内存缓冲区达到溢出写的阈值，就会创建一个溢出写文件，因此在MapTask完成其最后一个输出记录后，便会有多个溢出写文件。在在MapTask完成前，溢出写文件被合并成一个索引文件和数据文件（多路归并排序）（Sort阶段）；

溢出写文件归并完毕后，Map将删除所有的临时溢出写文件，并告知TaskTracker任务已完成，只要其中一个MapTask完成，ReduceTask就开始复制它的输出（Copy阶段）；

Map的输出文件放置在运行MapTask的TaskTracker的本地磁盘上，它是运行ReduceTask的TaskTracker所需要的输入数据，但是Reduce输出不是这样的，它一般写到HDFS中（Reduce阶段）。

2. Reduce端的Shuffle

Copy阶段：Reduce进程启动一些数据copy线程，通过HTTP方式请求MapTask所在的TaskTracker以获取输出文件。

Merge阶段：将Map端复制过来的数据先放入内存缓冲区中，Merge有3种形式，分别是内存到内存，内存到磁盘，磁盘到磁盘。默认情况下第一种形式不启用，第二种Merge方式一直在运行（spill阶段）直到结束，然后启用第三种磁盘到磁盘的Merge方式生成最终的文件。

Reduce阶段：最终文件可能存在于磁盘，也可能存在于内存中，但是默认情况下是位于磁盘中的。当Reduce的输入文件已定，整个Shuffle就结束了，然后就是Reduce执行，把结果放到HDFS中。

五. 其它

HDFS和MapReduce是Hadoop的基础架构。除了上述讲解之外，还有MapReduce容错机制，任务JVM重用，作业调度器等都还没有总结。彻底理解了MapReduce的工作原理之后就可以大量的MapReduce编程了，计划将Hadoop自带实例看完后，再研读《Mahout实战》，同步学习《Hadoop技术：深入解析YARN架构设计与实现原理》，正式迈入Hadoop 2.x版本的大门。

参考文献：

[1] 《Hadoop权威指南》（第二版）

[2] 《Hadoop应用开发技术详解》

[3] Hadoop 0.18文档：

[4] WordCount源码剖析：

[5] 外部排序技术之多路归并排序：

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
http://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-28656-4.html