MapReduce的过程

在ＭapReduce的过程中，一个作业被分成map和reduce计算两个阶段，他们分别由一个或者多个map任务和reduce任务组成，如下图所示，一个ＭapReduce作业从数据的流向可以被切分为Ｍap任务和Reduce任务。Reduce任务默认在Map任务数量完成5%后才开始启动。

1. input
如果使用HDFS上的文件作为输入，mr计算框架会首先用InputFormat类的子类FileInputFormat类讲作为输入的文件切分成输入分片（InputSplit）。
InputSplit只是逻辑上对输入的数据进行切分，并不会将文件在磁盘上切分成分片进行存储。其只记录了分片的元数据节点信息，例如起始位置，长度以及所在的节点列表等。FileInputFormat类使用computeSplitSize方法计算InputSplit的大小：

protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize, long maxSize){    return Math.max(minSize,Math.max(maxSize,blockSize));}

minSize默认为１，maxSize默认为9223372036854775807,所以，如果使用默认配置，分片的大小就和数据块的大小相等（64MB）。应尽量使分片的大小和块的大小相同以提高map任务计算的数据本地性。
当输入文件被切分为分片之后，由FileInputFormat的子类的createRecordReader方法将InputSplit解析成键值对，默认是将行号作为键，解析出来的键值对将用来作为map函数的输入。
2. map及中间结果的输出

InputSplit将解析好的键值对交给map函数处理，处理后的中间结果会写到本地磁盘，在刷写磁盘的过程中，还做了partition（分区）和sort（排序）的操作。

每个map任务都有一个内存缓冲区，用于存储map函数的输出，默认大小为100M,如果达到阈值，一个后台线程会将缓冲区的内容溢写进磁盘，在写磁盘过程中，map函数的输出会继续被写到缓冲区，如果在此期间缓冲区被填满，map会阻塞知道写磁盘过程完成。
在写磁盘之前，线程会默认按照键来进行分区，在每个分区中，后台线程按键进行内排序。
一旦内存缓冲区达到溢出的阈值，就会新建一个溢出写文件，因此在map任务写完其最后一个输出记录之后，会有若干个溢出写文件。在map任务完成之前，溢出写文件会被合并成一个已分区且已排序的输出文件作为map输出的中间结果，也是map任务的输出结果。
3. shuffle

shuffle，也叫数据混洗，代表map函数产生的输出到reduce的消化输入的整个过程。

map任务的输出结果位于运行map任务的Nodemanager所在的节点的本地磁盘上，NodeManager需要为这些输出文件运行Reduce任务，但是，Reduce任务可能需要多个Map任务的输出作为其输入。每个Map任务的完成时间不同，当只要有一个任务完成，Reduce任务就开始复制其输出。这就是shuffle中的copy阶段。

复制完所有的map输出，shuffle进入sort阶段，这个阶段将合并map的输出文件，并维持其顺序排序，其实做的就是归并排序。
4. reduce及最后结果的输出
reduce阶段操作的实质就是对经过shuffle处理的文件调用reduce函数处理，由于经过了shuffle的处理，文件都是按键分区且有序，对相同分区的文件调用一次reduce函数处理，其输出一般放到HDFS。
5. mapReduce中的sort

排序贯穿于map和reduce任务，排序操作是mapreduce的默认行为，不管是否需要，都会排序。在其中，主要有两种排序：快速排序和归并排序。

在map和reduce任务中，一共发生了３次排序操作。

• 当map函数产生输出时，会首先写入内存缓冲区，当达到阈值时，在刷写磁盘之前，后台线程会将缓冲区的数据划分成相应的分区。在每个分区中，后台线程按键进行内排序（快速排序）。
• 在map任务完成之前，磁盘上存在多个已经分好区，并排好序，大小和缓冲区一样的溢写文件，这时溢写文件将被合并成一个已分区且已排序的输出文件。由于溢写文件已经经过第一次排序，所以合并文件时只需要做一次排序就可以使输出文件整体有序（归并排序）。
• 在shuffle阶段，需要将多个map任务的输出文件合并，由于经过第二次排序，所以合并文件时只需要在做一次排序就可以使输出文件整体有序（归并排序）。