1、MapReduce框架原理

1.1、InputFormat数据输入

1.1.1 切片与MapTask并行度决定机制

数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据块是HDFS存储数据单位。
数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。数据切片是MapReduce程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个MapTask。

MapTask并行度决定机制

1.2、Job提交流程源码和切片源码详解

1.2.1、Job提交流程源码详解

waitForCompletion()  ===》  submit();

submit();源码
// 1建立连接
	connect();	
// 1）创建提交Job的代理
	new Cluster(getConfiguration());
// （1）判断是本地运行环境还是yarn集群运行环境
	initialize(jobTrackAddr, conf); 

// 2 提交job
	submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster)
// 1）创建给集群提交数据的Stag路径
	Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);

// 2）获取jobid ，并创建Job路径
	JobID jobId = submitClient.getNewJobID();

// 3）拷贝jar包到集群
	copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);	
	rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);

// 4）计算切片，生成切片规划文件
	writeSplits(job, submitJobDir);
	maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
	input.getSplits(job);

// 5）向Stag路径写XML配置文件
	writeConf(conf, submitJobFile);
	conf.writeXml(out);

// 6）提交Job,返回提交状态
	status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());

1.2.2、FileInputFormat切片源码解析（input.getSplits(job)）

	writeSplits(job, submitJobDir);

  private int writeSplits(org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext job,
      Path jobSubmitDir) throws IOException,
      InterruptedException, ClassNotFoundException {
    JobConf jConf = (JobConf)job.getConfiguration();
    int maps;
    // 区分新旧版本
    if (jConf.getUseNewMapper()) {
      maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
    } else {
      maps = writeOldSplits(jConf, jobSubmitDir);
    }
    return maps;
  }
  
 private <T extends InputSplit> int writeNewSplits(JobContext job, Path jobSubmitDir) throws IOException,
      InterruptedException, ClassNotFoundException {
    Configuration conf = job.getConfiguration();
    InputFormat<?, ?> input =
      ReflectionUtils.newInstance(job.getInputFormatClass(), conf);
	// 获取切片个数
    List<InputSplit> splits = input.getSplits(job);
    T[] array = (T[]) splits.toArray(new InputSplit[splits.size()]);

    // sort the splits into order based on size, so that the biggest
    // go first
    Arrays.sort(array, new SplitComparator());
    JobSplitWriter.createSplitFiles(jobSubmitDir, conf, 
        jobSubmitDir.getFileSystem(conf), array);
    return array.length;
  }


/** 
   * Generate the list of files and make them into FileSplits.
   * @param job the job context
   * @throws IOException
   */
  public List<InputSplit> getSplits(JobContext job) throws IOException {
    StopWatch sw = new StopWatch().start();
    // 获取最小的切片大小
    long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job));
    // 获取最大的切片大小
    long maxSize = getMaxSplitSize(job);

    // generate splits
    List<InputSplit> splits = new ArrayList<InputSplit>();
    List<FileStatus> files = listStatus(job);

    boolean ignoreDirs = !getInputDirRecursive(job)
      && job.getConfiguration().getBoolean(INPUT_DIR_NONRECURSIVE_IGNORE_SUBDIRS, false);
      // 循环文件数
    for (FileStatus file: files) {
      if (ignoreDirs && file.isDirectory()) {
        continue;
      }
      //获取文件路径
      Path path = file.getPath();
      //获取文件长度
      long length = file.getLen();
      if (length != 0) {
        BlockLocation[] blkLocations;
        if (file instanceof LocatedFileStatus) {
          blkLocations = ((LocatedFileStatus) file).getBlockLocations();
        } else {
          FileSystem fs = path.getFileSystem(job.getConfiguration());
          blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
        }
        //文件是否支持切割
        if (isSplitable(job, path)) {
          long blockSize = file.getBlockSize();
          // 计算切片大小
          long splitSize = computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize);

          long bytesRemaining = length;
          // 计算每一个的快大小，是否需要进行切片  剩余块大小大于定义块大小的10%才会进行切片
          while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
            int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
            splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
                        blkLocations[blkIndex].getHosts(),
                        blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));
            bytesRemaining -= splitSize;
          }

          if (bytesRemaining != 0) {
            int blkIndex = getBlockIndex(blkLocations, length-bytesRemaining);
            splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,
                       blkLocations[blkIndex].getHosts(),
                       blkLocations[blkIndex].getCachedHosts()));
          }
        } else { // not splitable
          if (LOG.isDebugEnabled()) {
            // Log only if the file is big enough to be splitted
            if (length > Math.min(file.getBlockSize(), minSize)) {
              LOG.debug("File is not splittable so no parallelization "
                  + "is possible: " + file.getPath());
            }
          }
          // 进行切片
          splits.add(makeSplit(path, 0, length, blkLocations[0].getHosts(),
                      blkLocations[0].getCachedHosts()));
        }
      } else { 
        //Create empty hosts array for zero length files
        splits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0]));
      }
    }
    // Save the number of input files for metrics/loadgen
    job.getConfiguration().setLong(NUM_INPUT_FILES, files.size());
    sw.stop();
    if (LOG.isDebugEnabled()) {
      LOG.debug("Total # of splits generated by getSplits: " + splits.size()
          + ", TimeTaken: " + sw.now(TimeUnit.MILLISECONDS));
    }
    return splits;
  }

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

1.3、 TextInputFormat

TextInputFormat是默认的FileInputFormat实现类。
按行读取每条记录。键是存储该行在整个文件中的起始字节偏移量， LongWritable类型。值是这行的内容，不包括任何行终止符（换行符和回车符），Text类型。

以下是一个示例，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)
(20,Intelligent learning engine)
(49,Learning more convenient)
(74,From the real demand for more close to the enterprise)

1.3、 CombineTextInputFormat切片机制

框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，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，处理效率极其低下。

1.3.1、应用场景：

CombineTextInputFormat用于小文件过多的场景，它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处理。

1.3.2、虚拟存储切片最大值设置

CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);// 4m
注意：虚拟存储切片最大值设置最好根据实际的小文件大小情况来设置具体的值。

1.3.3、切片机制

生成切片过程包括：虚拟存储过程和切片过程二部分。

虚拟存储过程：
将输入目录下所有文件大小，依次和设置的setMaxInputSplitSize值比较，如果不大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。
如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍，那么以最大值切割一块；当剩余数据大小超过设置的最大值且不大于最大值2倍，此时将文件均分成2个虚拟存储块（防止出现太小切片）。

例如：
setMaxInputSplitSize值为4M，输入文件大小为8.02M，则先逻辑上分成一个4M。剩余的大小为4.02M，如果按照4M逻辑划分，就会出现0.02M的小的虚拟存储文件，所以将剩余的4.02M文件切分成（2.01M和2.01M）两个文件。

切片过程：
（a）判断虚拟存储的文件大小是否大于setMaxInputSplitSize值，大于等于则单独形成一个切片。
（b）如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。
（c）测试举例：有4个小文件大小分别为1.7M、5.1M、3.4M以及6.8M这四个小文件，则虚拟存储之后形成6个文件块，大小分别为：
1.7M，（2.55M、2.55M），3.4M以及（3.4M、3.4M），之后6个文件块会按照字典顺序进行排序，然后两个相邻的文件相加与切片大小比较，最终会形成3个切片，
大小分别为：（1.7+2.55）M，（2.55+3.4）M，（3.4+3.4）M

Driver中增加如下代码
a）驱动类中添加代码如下：

// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);

//虚拟存储切片最大值设置4m
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);

1.4、MapReduce的工作流程

MapReduce的工作流程一

MapReduce的工作流程二

上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：

1.5、Shuffle机制

（1）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中，该内存缓冲区的默认大小是100m,左边存储索引，右边存储数据，缓存区的数据大小到达80%的时候，会找索引和数据的中间值，反向写入数据，并将之前的数据溢写到磁盘中。
（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）在溢出过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key的索引进行快速排序
（4）在合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key的索引进行归并排序
（5）最后多个溢出文件会被合并成大的溢出文件，写入到磁盘中。
（6）ReduceTask根据自己的分区号，去各个MapTask机器上拉取相应的结果分区数据
（6）ReduceTask会抓取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件，会在内存中存储，内存中存放不下的话，会写入到磁盘，ReduceTask会将这些文件再进行合并（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：
（1）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。
（2）缓冲区的大小可以通过参数调整，参数：mapreduce.task.io.sort.mb默认100M。

1.6、 Partition分区

1.6.1、 自定义Partition分区

1. 自定义类继承Partitioner类，重写getPartition()方法，
2. 在job驱动中，设置自定义的Partition类，
3. 自定义Partition分区后，根据 自定义的Partition分区设置相对应的ReduceTask

总结

1.6.2、 自定义Partition分区Demo

Partition分区案例实操
1）需求
将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）
（1）输入数据

1	13736230513	192.196.100.1	www.atguigu.com	2481	24681	200
2	13846544121	192.196.100.2			264	0	200
3 	13956435636	192.196.100.3			132	1512	200
4 	13966251146	192.168.100.1			240	0	404
5 	18271575951	192.168.100.2	www.atguigu.com	1527	2106	200
6 	84188413	192.168.100.3	www.atguigu.com	4116	1432	200
7 	13590439668	192.168.100.4			1116	954	200
8 	15910133277	192.168.100.5	www.hao123.com	3156	2936	200
9 	13729199489	192.168.100.6			240	0	200
10 	13630577991	192.168.100.7	www.shouhu.com	6960	690	200
11 	15043685818	192.168.100.8	www.baidu.com	3659	3538	200
12 	15959002129	192.168.100.9	www.atguigu.com	1938	180	500
13 	13560439638	192.168.100.10			918	4938	200
14 	13470253144	192.168.100.11			180	180	200
15 	13682846555	192.168.100.12	www.qq.com	1938	2910	200
16 	13992314666	192.168.100.13	www.gaga.com	3008	3720	200
17 	13509468723	192.168.100.14	www.qinghua.com	7335	110349	404
18 	18390173782	192.168.100.15	www.sogou.com	9531	2412	200
19 	13975057813	192.168.100.16	www.baidu.com	11058	48243	200
20 	13768778790	192.168.100.17			120	120	200
21 	13568436656	192.168.100.18	www.alibaba.com	2481	24681	200
22 	13568436656	192.168.100.19			1116	954	200

（2）期望输出数据
手机号136、137、138、139开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头的放到一个文件中。
2）需求分析

实体bean

package com.song.writable;

import lombok.Data;
import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import org.apache.hadoop.io.Writable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

@Data
public class FlowBean implements Writable {

    private long upFlow; //上行流量
    private long downFlow; //下行流量
    private long sumFlow; //总流量

    //2 提供无参构造
    public FlowBean() {
    }

    public void setSumFlow() {
        this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
    }

    //4 实现序列化和反序列化方法,注意顺序一定要保持一致
    @Override
    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
        dataOutput.writeLong(upFlow);
        dataOutput.writeLong(downFlow);
        dataOutput.writeLong(sumFlow);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
        this.upFlow = dataInput.readLong();
        this.downFlow = dataInput.readLong();
        this.sumFlow = dataInput.readLong();
    }

    //5 重写ToString
    @Override
    public String toString() {
        return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
    }
}

定义一个分区类

package com.song.writable;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {

    @Override
    public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int numPartitions) {
        //获取手机号前三位prePhone
        String phone = text.toString();
        String prePhone = phone.substring(0, 3);

        //定义一个分区号变量partition,根据prePhone设置分区号
        int partition;

        if ("136".equals(prePhone)) {
            partition = 0;
        } else if ("137".equals(prePhone)) {
            partition = 1;
        } else if ("138".equals(prePhone)) {
            partition = 2;
        } else if ("139".equals(prePhone)) {
            partition = 3;
        } else {
            partition = 4;
        }

        //最后返回分区号partition
        return partition;
    }
}

mapper

package com.song.writable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean> {
    private Text outK = new Text();
    private FlowBean outV = new FlowBean();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        //1 获取一行数据,转成字符串
        String line = value.toString();

        //2 切割数据
        String[] split = line.split("\t");

        //3 抓取我们需要的数据:手机号,上行流量,下行流量
        String phone = split[1];
        String up = split[split.length - 3];
        String down = split[split.length - 2];

        //4 封装outK outV
        outK.set(phone);
        outV.setUpFlow(Long.parseLong(up));
        outV.setDownFlow(Long.parseLong(down));
        outV.setSumFlow();

        //5 写出outK outV
        context.write(outK, outV);
    }
}

reducer

package com.song.writable;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class FlowReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
    private FlowBean outV = new FlowBean();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        long totalUp = 0;
        long totalDown = 0;

        //1 遍历values,将其中的上行流量,下行流量分别累加
        for (FlowBean flowBean : values) {
            totalUp += flowBean.getUpFlow();
            totalDown += flowBean.getDownFlow();
        }

        //2 封装outKV
        outV.setUpFlow(totalUp);
        outV.setDownFlow(totalDown);
        outV.setSumFlow();

        //3 写出outK outV
        context.write(key, outV);
    }
}

在驱动函数中增加自定义数据分区设置和ReduceTask设置

package com.song.writable;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class FlowDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        //1 获取job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //2 关联本Driver类
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);

        //3 关联Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);

        //4 设置Map端输出KV类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);

        //5 设置程序最终输出的KV类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

        // 指定自定义分区器
        job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);

        // 同时指定相应数量的ReduceTask
        job.setNumReduceTasks(5);

        //6 设置程序的输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\test_data\\phone_data.txt"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\test_data\\flowoutput1"));

        //7 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }

}