MapReduce的Shuffle过程

Shuffle是指从 Map 产生输出开始,包括系统执行排序以及传送Map输出到Reduce作为输入的过程.

Shuffle 阶段可以分为 Map 端的 Shuffle 阶段和 Reduce 端的 Shuffle 阶段.

Shuffle 阶段的工作过程,如图所示:

Map 端的 Shuffle 阶段

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1）每个输入分片会让一个 Map 任务来处理,默认情况下,以 HDFS 的一个块的大小为一个分片.
   Map 函数开始产生输出时,并不是简单地把数据写到磁盘中;因为频繁的磁盘操作会导致性能严重下降.
   它的处理过程是把数据先写到内存中的一个缓冲区(环形缓冲区),并做一些预排序,以提升效率.
2）每个 Map 任务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(默认是 80%)时,系统将会启动一个后台线程,把缓冲区中的内容写到磁盘中[Spill]阶段.
   在写入磁盘过程中,Map 输出继续被写到缓冲区中,但如果在此期间缓冲区被填满,那么 Map 任务就会阻塞直到写磁盘过程完成.
3）在写磁盘前,线程首先根据数据最终要传递到的 reduce 任务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,如果有一个 Combiner,便会在排序后的结果上运行.
4）一旦内存缓冲区达到溢写的阈值,就会创建一个溢写文件,因此在 Map 任务完成其最后一个输出记录后,便会有多个溢出写文件.
   在 Map 任务完成之前,溢写文件被合并成一个索引文件和数据文件(多路归并排序)[Merge Sort 阶段].
5）溢写文件归并完毕后,Map 任务将删除所有的临时溢写文件,并告知 TaskTracker 任务已完成;只要其中一个 Map 任务完成,Reduce 任务就会开始复制(http协议)它的输出[Copy 阶段].
6）Map 任务的输出文件放置在运行 Map 任务的 TaskTracker 的本地磁盘上,它是运行 Reduce 任务的 TaskTracker 所需要的输入数据.

Reduce 端的 Shuffle 阶段

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1）Reduce 进程启动一些数据复制线程,请求 Map 任务所在的 TaskTracker 以获取输出文件[Copy 阶段].
2）将 Map 端复制过来的数据先放入内存缓冲区中[Merge阶段].
   Merge 有 3 种形式: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,第二种形式一直在运行(Spill 阶段),直到结束,第三种形式生成最终的文件.
3）最终文件可能存在于磁盘中,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 阶段就结束了;
   然后就是 Reduce 执行,把结果放到 HDFS 中[Reduce 阶段].
copy merge 占整个reduce运行进度的33%,但可能因为map阶段文件分布不均导致该阶段耗费50-70%的时间.

为什么缓冲区的阈值设定为80M,而不是100M写满后才把文件写入到硬盘呢？

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环形缓冲区,可以使写入磁盘的过程不间断,提高任务的性能.  
保留20M可用空间的意义就是为了 map 可以持续不断的向 buffer 中写入数据;
如果设定100M写满再向硬盘写入的话,map 向 buffer 写入的进程就会中断,从而造成资源的浪费.

为什么在map阶段要进行merge sort ？

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如果不排序的话，数据就会杂乱无章，
而经过排序后，各个map之间进行合并的话就会简单很多，
只需要进行纵向合并就可以得到我们需要的值了