Hadoop中Map任务的执行框架

        在前面的一片博文中，我重点讲述了Task被TaskTracker调度执行的原理及过程，但是在详细的介绍执行Task的过程细节之前，我想先来认真的讨论一下Map Task和Reduce Task的执行框架。当然本文主要集中在Map Task上，至于Reduce Task的相关内容，我会在下一篇博文中谈到。在这篇文章中，我将尽量给出一个最抽象的Map模型

     在Hadoop的MapRduce中，Map任务最重是交给Map任务执行器org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper来执行的，在底层必定会采用JDK的泛型编程的。还是来了解一下与Map任务执行器相关的Mapper类吧。

     对于上面与Map任务执行框架相关的类，我想我不得不详细的解释一下。任何Map任务在Hadoop中都会被一个MapTask对象所详细描述，MapTask会最终调用Mapper的run方法来执行它对应的Map任务，当然Mapper要执行Map任务，就必须要有相关的所有输入输出信息，而这些信息都包含在了Map任务对应的Context中了，也就是说Mapper从Context中获得一系列的输入数据记录，然后又将这些处理后的记录写入Context中，同时输入、输出的数据格式都是交由用户来实现/设置的。那么，Context的输入数据有来自哪个地方，又将处理后的数据写往何处呢？其实，Context是通过RecordReader来获取输入数据，通过RecordWriter保存被Mapper处理后的数据。至此，Map任务的真个执行框架我们可以这样来抽象：

      关于上面我抽象出来的这个Map任务执行框架，还需要补充的是，在Map任务对应的上下文执行环境Context中有个任务报告器TaskReporter，它被用来不断的向这个Map任务的TaskTracker报告任务的执行进度(这个精度只是一个估计值，不一定很准确)。另外，有人可能会问这个Map任务的输入文件和结果输出文件的有关信息Context是如何获悉的？其实，Map任务的输入文件文件保存在InputSplit中，这个InputSplit保存了文件的路径、范围、位置；Map任务的输出文件信息是在执行过程中动态生成的，因为Map任务的结果输出实际上就是Reduce任务的输入，它相当于只是全局作业中的一个中间过程，所以这个Map任务的输出结果的保存对于用户来说是透明的，而用户往往也只关心Reduce任务的最后汇总结果。

      下面再来看看这个框架具体的执行步骤：

     本文所介绍的只是抽象的Map任务执行框架，至于MapReduce内部是如何具体实现的，我还会在以后进行详细的阐述。(上文都是本人的一些个人见解，若有不当或错误之处尽请指出，以便帮助我学习进步，谢谢！)