Hadoop MapReduce八大步骤以及Yarn工作原理详解

Hadoop是市面上使用最多的大数据分布式文件存储系统和分布式处理系统, 其中分为两大块分别是hdfs和MapReduce, hdfs是分布式文件存储系统, 借鉴了Google的GFS论文. MapReduce是分布式计算处理系统, 借鉴了Google的MapReduce论文.本文着重来梳理下新版也就是2.3后的Hadoop的MapReduce部分, 也就是Yarn框架, 以及MapReduce的八大步骤的详细工作.

一 新老MapReduce的介绍和对比
1.1 老版的MapReduce介绍
老版的MapReduce分为两个部分: JobTracker和TaskTracker.
    JobTracker负责接收客户端提交的任务请求, 分配系统资源, 分配任务给TaskTracker, 管理任务的失败/重启等操作.
    TaskTracker负责接收并执行JobTracker分配的任务, 并与JobTracker保持心跳机制, 向JobTracker报告自己任务的运行状况.
老版的MapReduce存在问题
    所有的任务都在JobTracker上面进行分配, 调度和监控, 处理. 造成了过多的资源消耗, 当job比较多的时候, 增大了JobTracker机器fail的风险.
    JobTracker 是 Map-reduce 的集中处理点，存在单点故障。
    在 TaskTracker 端，以 map/reduce task 的数目作为资源的表示过于简单，没有考虑到 cpu/ 内存的占用情况，如果两个大内存消耗的 task 被调度到了一块，很容易出现 OOM。
    在 TaskTracker 端，把资源强制划分为 map task slot 和 reduce task slot, 如果当系统中只有 map task 或者只有 reduce task 的时候，会造成资源的浪费，也就是前面提过的集群资源利用的问题。

1.2 新版的MapReduce介绍
新版的MapReduce也叫作Yarn框架, 其最重要的重构在于将资源分配与任务调度/监控进行了分离.
    ResourceManager: 资源调度器
    首先保持和NodeManager的心跳机制, 接受客户端的任务请求, 根据NodeManager报告的资源情况, 启动调度任务, 分配Container给ApplicationMaster, 监控AppMaster的存在情况, 负责作业和资源分配调度, 资源包括CPU, 内存, 磁盘, 网络等, 它不参与具体任务的分配和监控, 也不能管理具体任务的失败和重启等.
    ApplicationMaster: 任务管理器
    在其中一台Node机器上, 负责一个Job的整个生命周期. 包括任务的分配调度, 任务的失败和重启管理, 具体任务的所有工作全部由ApplicationMaster全权管理, 就像一个大管家一样, 只向ResourceManager申请资源, 向NodeManager分配任务, 监控任务的运行, 管理任务的失败和重启.
    NodeManager: 任务处理器
    负责处理ApplicationMaster分配的任务, 并保持与ResourceManager的心跳机制, 监控资源的使用情况并向RM报告进行报告, 支持RM的资源分配工作.

二 MapReduce工作的八大步骤详解
MapReduce的思想
MapReduce最重要的一个思想: 分而治之. 就是将负责的大任务分解成若干个小任务, 并行执行. 完成后在合并到一起. 适用于大量复杂的任务处理场景, 大规模数据处理场景.
Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。
Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。

从上图可以看出来, 在客户端提交计算任务后, 首先要读取这个文件, 默认情况下, 一个block块就会有一个Maptask进行处理. 处理完成后通过Shuffle阶段, 经过一系列分区, 排序, 规约, 分组, 进入reduce端, reduce端经过处理后, output输出处理结果即可. 这就是MapReduce的一个大致工作流程.

MapReduce的八大步骤:
Map阶段:
    第一步: 通过FileInputFormat读取文件, 解析文件成为key, value对, 输出到第二步.
    第二步: 自定义Map逻辑, 处理key1, value1, 将其转换为key2, value2, 输出到第三步.

Shuffle阶段:
    第三步: 对key2, value2进行分区.
    第四步: 对不同分区内的数据按照相同的key进行排序.
    第五步: 分组后的数据进行规约(combine操作)，降低数据的网络拷贝（可选步骤）
    第六步: 对排序后的数据, 将相同的key的value数据放入一个集合中, 作为value2.

Reduce阶段:
    第七步: 对多个map的任务进行合并, 排序. 自定义reduce逻辑, 处理key2, value2, 将其转换为key3, value3, 进行输出.
    第八步: 通过FileOutputFormat输出处理后的数据, 保存到文件.
    在这里插入图片描述

MapTask运行机制详解
整个MapTask的简要概述:
首先一个文件被split逻辑切分成了多个split文件(切片), 通过FileInputFormat的RecordReader按行(也可以自定义)读取内容给map进行处理, 数据被map处理结束后交给OutputCollector收集器, 对其结果key进行分区 (默认使用Hash分区), 然后写入内存缓冲区(buffer), 每个MapTask都有一个内存缓冲区, 收集map处理结果, 缓冲区很小需要重复利用, 每次缓冲区快满的时候就会将临时文件写入到磁盘中, 在内存缓冲区中会进行排序, 规约, 当整个MapTask任务结束后, 合并这些磁盘中的临时文件, 生成最终的输出文件, 等待reduceTask拉取.
详细步骤:
    首先，读取数据组件InputFormat（默认TextInputFormat）会通过getSplits方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到splits，有多少个split就对应启动多少个MapTask。split与block的对应关系默认是一对一。
    将输入文件切分为splits之后，由RecordReader对象（默认LineRecordReader）进行读取，以\n作为分隔符，读取一行数据，返回<key，value>。Key表示每行首字符偏移值，value表示这一行文本内容。
    读取split返回<key,value>，进入用户自己继承的Mapper类中，执行用户重写的map函数。RecordReader读取一行这里调用一次。
    map逻辑完之后，将map的每条结果通过context.write进行collect数据收集。在collect中，会先对其进行分区处理，默认使用HashPartitioner。
        分区的作用就是根据key或value及reduce的数量来决定当前的这对输出数据最终应该交由哪个reduce task处理。默认对key hash后再以reduce task数量取模。默认的取模方式只是为了平均reduce的处理能力，如果用户自己对Partitioner有需求，可以订制并设置到job上。
    接下来，会将数据写入内存，内存中这片区域叫做环形缓冲区，缓冲区的作用是批量收集map结果，减少磁盘IO的影响。我们的key/value对以及Partition的结果都会被写入缓冲区。当然写入之前，key与value值都会被序列化成字节数组。
        环形缓冲区其实是一个数组，数组中存放着key、value的序列化数据和key、value的元数据信息，包括partition、key的起始位置、value的起始位置以及value的长度。环形结构是一个抽象概念。
        缓冲区是有大小限制，默认是100MB。当map task的输出结果很多时，就可能会撑爆内存，所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。
        这个从内存往磁盘写数据的过程被称为Spill，译为溢写。这个溢写是由单独线程来完成，不影响往缓冲区写map结果的线程。所以整个缓冲区有个溢写的比例, 这个比例默认是0.8，也就是当缓冲区的数据已经达到阈值（buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB），溢写线程启动，锁定这80MB的内存，执行溢写过程。Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写，互不影响。
    当溢写线程启动后，需要对这80MB空间内的key做排序(Sort)。排序是MapReduce模型默认的行为，这里的排序也是对序列化的字节做的排序。如果job设置过Combiner，那么现在就是使用Combiner的时候了。将有相同key的key/value对的value加起来，减少溢写到磁盘的数据量。Combiner会优化MapReduce的中间结果，所以它在整个模型中会多次使用。
        那哪些场景才能使用Combiner呢？从这里分析，Combiner的输出是Reducer的输入，Combiner绝不能改变最终的计算结果。Combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致，且不影响最终结果的场景。比如累加，最大值等。Combiner的使用一定得慎重，如果用好，它对job执行效率有帮助，反之会影响reduce的最终结果。
    合并溢写文件：Ø每次溢写会在磁盘上生成一个临时文件（写之前判断是否有combiner），如果map的输出结果真的很大，有多次这样的溢写发生，磁盘上相应的就会有多个临时文件存在。当整个数据处理结束之后开始对磁盘中的临时文件进行merge合并，因为最终的文件只有一个，写入磁盘，并且为这个文件提供了一个索引文件，以记录每个reduce对应数据的偏移量。

ReduceTask运行机制详解
简要概述: Reduce大致分为copy、sort、reduce三个阶段，重点在前两个阶段。reduceTask会启动Fetcher线程去Copy属于自己的的文件, 首先将文件放入内存缓冲区, 当copy来的文件到达一定阈值, 就会合并文件到磁盘, 然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。直到没有map端的数据时才结束, 然后合并磁盘中的文件, 生成最终的文件.
详细步骤：
    Copy阶段，简单地拉取数据。Reduce进程启动一些数据copy线程(Fetcher)，通过HTTP方式请求maptask获取属于自己的文件。
    Merge阶段。这里的merge如map端的merge动作，只是数组中存放的是不同map端copy来的数值。Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里的缓冲区大小要比map端的更为灵活。merge有三种形式：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。当内存中的数据量到达一定阈值，就启动内存到磁盘的merge。与map 端类似，这也是溢写的过程，这个过程中如果你设置有Combiner，也是会启用的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。第二种merge方式一直在运行，直到没有map端的数据时才结束，然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的文件。
    合并排序。把分散的数据合并成一个大的数据后，还会再对合并后的数据排序。
    对排序后的键值对调用reduce方法，键相等的键值对调用一次reduce方法，每次调用会产生零个或者多个键值对，最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。

MapReduce Shuffle过程
map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是MapReduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle。
shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，分组，规约，合并等过程）。
shuffle是Mapreduce的核心，它分布在Mapreduce的map阶段和reduce阶段。一般把从Map产生输出开始到Reduce取得数据作为输入之前的过程称作shuffle。
    Collect阶段：将MapTask的结果输出到默认大小为100M的环形缓冲区，保存的是key/value，Partition分区信息等。
    Spill阶段：当内存中的数据量达到一定的阀值的时候，就会将数据写入本地磁盘，在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果配置了combiner，还会将有相同分区号和key的数据进行排序。
    Merge阶段：把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件。
    Copy阶段：ReduceTask启动Fetcher线程到已经完成MapTask的节点上复制一份属于自己的数据，这些数据默认会保存在内存的缓冲区中，当内存的缓冲区达到一定的阀值的时候，就会将数据写到磁盘之上。
    Merge阶段：在ReduceTask远程复制数据的同时，会在后台开启两个线程对内存到本地的数据文件进行合并操作。
    Sort阶段：在对数据进行合并的同时，会进行排序操作，由于MapTask阶段已经对数据进行了局部的排序，ReduceTask只需保证Copy的数据的最终整体有效性即可。
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的次数越少，执行速度就越快。缓冲区的大小可以通过参数调整, 参数：mapreduce.task.io.sort.mb 默认100M.