大数据（九）：MapReduce工作机制和切片机制理论

这篇内容为理论，具体的实现实战：

大数据（十一）：https://blog.csdn.net/qq_34886352/article/details/82591296

一、MapReduce工作机制

上面的流畅是整个MapReduce最全的工作流程，但是shuffle过程只是从第7步开始到第16结束，具体shuffle过程如下：

1. MapTask收集我们的map()方法输出的KV对，放到内存缓冲区中。

2. 从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件

3. 多个溢出文件会被合并成大的溢出文件

4. 在溢出过程中，及合并的过程，都要调用partitioner进行分区和针对key进行排序

5. reducetask根据自己的分区号，去各个maptask机器上获取相应的结果分区数据

6. reducetask会取到同一个分区的来自不同maptask的结果文件，reducetask会将这些文件再次进行合并（归并排序）

7. 合并成大文件后，shuffle的过程也就结束了，后面进入reducetask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对group，调用用户自定义的reduce（）方法）

注意点：

        Shuffle中的缓冲区大小会影响到MapReduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越小，执行速度就越快。

二、InputFormat数据输入

1.job提交流程分析

waitForCompletion()
    submit()
        1.建立连接
        connect()
            1.1创建提交job代理
            new Cluster(getConfiguration)
                1.1.1判断是本地yarn还是远程
                initialize(jobTrackAddr,conf)
        2.提交job
        submitter.submitJobInternal(Job.this,cluster)
            2.1创建给集群提交数据的stag路径
            Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster,conf)
            2.2.获取jobid，并创建job路径
            jobID jobId = submitClient.getNewJobID();
            2.3拷贝jar包到集群
            copyAndConfigureFiles(job,submitJobDir);
                rUploader.uploadFiles(job,jobSubmitDir);
            2.4计算切片，生成切片规划文件
            writeSplits(jbo,submitJobDir);
                maps=writeNewSplits(job,jobSubmitDir);
                    input.getSplits(job);
            2.5向stag路径写xml配置文件
            writeConf(conf,submitJobFile);
                conf.writeXml(out);
            2.6提交job，返回提交状态
            status = submitClient.submitJob(jobld,submitJobDir.toString(),job.getCredentials())

2.FileInputFormat源码机制（input.getSplits(job)）

1. 找到数据存储的目录

2. 开始遍历处理（规划切片）目录下的每一个文件

3. 遍历第一个文件ss.txt

   1. 获取文件大小fs.sizeOf(ss.txt)

   2. 计算切片大小computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M

   3. 默认情况下，切片大小=blocksize

   4. 开始切片，形成第一个切片：ss.txt-0:128M  第二个切片ss.txt-128:256M  第3个切片ss.txt-256M:300M（每次切片时，都要判断切完剩下的部分是否大于块的1.1倍，不大于1.1倍就划分一块切片）

   5. 将切片信息写到一个切片规划文件中

   6. 整个切片的核心过程在getSplit()方法中完成。

   7. 数据切片只是在逻辑上对输入数据进行分片，并不会再磁盘上将其切分成分片进行存储。InputSplit只记录了分片的元数据信息，比如起始位置、长度以及所在的节点列表等。

   8. 注意：block是HDFS物理上存储的数据，切片时对数据逻辑上的划分。

4. 提交切片规划文件到yarn上，yarn上的MrAppMaster就可以根据切片规划文件计算开启maptask个数

3.FileInputFormat切片机制

1. FileInputFormat中默认的切片机制：

   1. 简单地按照文件的内容长度进行切片

   2. 切片大小，默认等于block大小

   3. 切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片

      1. 比如待处理数据有两个文件：

      2. 

      3. 经过FileInputFormat的切片机制运算后，形成的切片信息如下：

      4. 

2. FileInputFormat切片大小的参数配置

   1. 通过分析源码，在FileInputFormat中，计算切片大小的逻辑：Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blockSize))

   2. 切片主要由这几个值来运算决定

      1. mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1 默认值为1

      2. mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=Long.MAXValue 默认值Long.MAXValue因此，默认情况下，切片大小=blocksize 

      3. maxsize（切片最大值）：参数如果调到比blocksize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值。

      4. minsize(切片最小值)：参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blocksize还大。

   3. 获取切片信息Api

// 根据文件类型获取切片信息
FileSplit inputSplit = (FileSplit)Context.getInputSplit();
//获取切片的文件名称
String name = inputSplit.getPath().getName();

       3.CombineTextInputFormat切片机制（关于大量小文件的优化策略）

1. 默认情况下TextInputFormat对任务的切片机制是按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个maptask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的maptask，处理效率及其地下。

2. 优化策略

   1. 最好的办法，在数据处理系统的最前端（预处理/采集），将小文件先合并成大文件，再上传到HDFS做后续分析。

   2. 补救措施：如果已经是大量小文件在HDFS中了，可以使用另一种InputFormat来做切片（CombineTextInputFormat），它的切片逻辑跟TextFileInputFormat不同：他可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个maptask。

   3. 优先满足最小切片大小，不超过最大切片大小

      1. CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job,4194304) ;//4m

      2. CombineTextInputFormat.setMixInputSplitSize(job,2097152) ;//2m

3. 具体实现步骤

//如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class

job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class)
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job,4194304);//4m
CombineTextInputFormat.setMixInputSplitSize(job,2097152);//2m

       4.InputFormat接口实现类

        MapReduce任务的输入文件一般是存储在HDFS里面。输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制文件格式文件等。这些文件一般会很大，达到数十GB，甚至更大。

        InputFormat常见的接口实现类包括：TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLineInputFormat、CombineTextInputFormat和自定义InputFormat等。

                 1.TextInputFormat

                    TextInputFormat是默认的InputFormat。每条记录是一行输入。键是LongWritable类型，存储该行在整个文件中的字节偏移量。值是这行的内容，不包括任何行终止符（换行符和回车符）

                    以下是一个实例，比如，一个分片包含了如下4条文本记录。

Rich learning form
Intelligent learning engine
Learning more convenient
From the real demand for more close to the enterprise

                    每条记录表示为以下键/值对:

0:Rich learning form
19:Intelligent learning engine
47:Learning more convenient
72:From the real demand for more close to the enterprise

                    很明显，键并不是行号。一般情况下，很难取得行号，因为文件按字节而不是按行切分为分片。

                 2.KeyValueTextInputFormat

       每一行均为一条记录，被分隔符分割为key,value。可以通过在驱动类中设置conf.set(KeyValueLineRecordReader.KEY_VALUE_SEPERATOR,"");来设定分隔符。默认分隔符是tab(\t)

                    以下是一个实例，输入是一个包含4条记录的分片。其中->表示一个（水平方向的）制表符。

line1 ->Rich learning form
line2 ->Intelligent learning engine
line3 ->Learning more convenient
line4 ->From the real demand for more close to the enterprise

                    每条记录表示为以下键/值对：

line1:Rich learning form
line2:Intelligent learning engine
line3:Learning more convenient
line4:From the real demand for more close to the enterprise

                    此时的键是每行排在制表符之前的Text序列。

                 3.NLineInputFormat

                    如果使用NlineInputFormat，代表每个map进程处理的InputSplit不再按block块去划分，而是按NlineInputFormat指定的行数N来划分。即输入文件的总行数/N=切片数，如果不整除，切片数=商+1。

                    以下是一个实例，仍然以上面的4行输入为例。

line1 ->Rich learning form
line2 ->Intelligent learning engine
line3 ->Learning more convenient
line4 ->From the real demand for more close to the enterprise

                    例如，如果N是2，则每个输入分片包含两行。开启2个maptask

0:Rich learning form
19:Intelligent learning engine

                    另一个mapper则收到后两行

47:Learning more convenient
72:From the real demand for more close to the enterprise

                    这里的键和值与TextInputFormat生成的一样。

       5.自定义InputFormat

        概述

                1.自定义一个类继续FileInputFormat

                2.改写RecordReader，实现一次读取一个完整文件封装为KV。

                3.在输出时使用SequenceFileOutPutFormat输出合并文件。