众所周知，Hadoop 中最核心的两大组件就是 HDFS 和 MapReduce。其中 HDFS 提供了承载海量数据存储的能力，而 MapReduce 则提供了海量数据并行计算的能力。

而本期文章，我将为大家介绍关于 MapReduce 的核心知识点。

MapReduce的原理

Hadoop 中 MapReduce 最核心的思想就是分而治之，通过 MapReduce 这个名字就可以看出，MapReduce 包含有 Map 和 Reduce 两个部分。它将一个大型的计算问题分解成一个个小的，简单的计算任务，交给 MapReduce 中的 Map 部分执行，随后 Reduce 部分会对 Map 部分输出的中间结果进行聚合计算，输出最终的统计结果。

为了方便大家理解，可以看下 MapReduce 的简要模型图：

每个子任务在框架中都是高度并行计算的，然后 MapReduce 框架将各个计算子任务的计算结果进行合并，得出最终的计算结果。

每个子任务在 MapReduce 内部都是高度并行计算的，子任务的高度并行化极大地提高了 Hadoop 处理海量数据的性能。MapReduce 的并行计算模型如图所示：

由图可知，MapReduce 框架将一个大型的计算任务拆分为多个简单的计算任务，交由多个 Map 并行计算，每个 Map 的计算结果经过中间结果处理阶段的处理后输入 Reduce 阶段，Reduce 阶段将输入的数据进行合并处理，输出最终的计算结果 。

同时，用户无须关心 MapReduce 底层各个节点之间的通信机制与通信过程，只需简单地编写 map() 函数和 reduce() 函数即可开发 Hadoop MapReduce 程度。

MapReduce的部署结构

MapReduce 框架由一个主节点(ResourceManager)、多个子节点(NodeManager)和每个执行任务的 MR AppMaster 共同组成 。通常会将 MapReduce 的计算节点和存储节点部署在同一台服务器上，如图所示：

这种部署结构可以使 MapReduce 框架在已经存储好数据的节点上快速、高效地调度任务，尽可能地不用通过 RPC 从其他服务器上获取数据来执行任务，使整个集群的网络带宽被高效利用，极大地提升了处理任务的效率。

MapReduce 的运行流程

MapReduce 编程模型简化了分布式系统中并行计算的复杂度，开发人员能够不必关心 MapReduce 程序的底层实现细节，只专注于解决业务需求。

在 MapReduce 框架内部，整个运行流程可以分为如下四个阶段，其中每个阶段中的数据传输格式也不一样。

简单运行流程如下所示：

大致流程：

(1)原始数据经过 Hadoop 框架的处理，将 “(k，原始数据行)”格式的数据输入 Map 阶段，即 Map 阶段接收到的数据都是 “(k，元素数据行)”的。

(2)数据经过 Map 阶段处理之后，输出 “{(k1,v1),(k2,v2)}”格式的中间结果

(3)Map阶段输出的中间结果经由 Hadoop 的中间结果处理阶段(如聚合、排序等)之后，会形成 “ {(k1,[v1,v2]) …} ”格式的数据

(4)中间结果处理阶段形成的 “{(k1,[v1,v2]) …}”格式的数据会输入 Reduce 阶段进行处理。此时，key相同的数据会被输入进同一个 Reduce 函数进行处理(也可以由用户自定义数据分发规则)

(5)数据经过 Reduce 阶段处理之后，最终会形成“{(k1,v3)}” 格式的数据存入 HDFS 中

另外，如果觉得不够清晰，也可以参考下下面这个版本的 MapReduce 运行流程。

(1)原始数据被切分为多个小的数据分片输入 map() 函数，这些小的数据分片往往是原始数据的数据行，它们以 “(k，line)” 的格式输入 map() 函数，其中 k 表示数据的偏移量，line 表示整行数据。

(2)map() 函数并行处理输入的数据分片，根据具体的业务规则对输入的数据进行相应的处理，输出中间处理结果，这些中间处理结果往往以“{(k1,v1),(k2,v2)}” 的格式存在。

(3)中间处理阶段将 map() 函数输出的中间结果根据 key 进行聚合处理，输出聚合结果，这些聚合结果的格式为：“{(k1,[v1,v2])}”。

(4)中间处理阶段将输出的聚合结果输入 reduce () 函数进行处理( key相同的数据会被输入同一个 reduce()函数中，用户也可以自定义数据分发规则 )，reduce()函数对这些数据进行进一步聚合和计算等。

(5)reduce 函数将最终的结果以 “ (k,v) ”的格式输出到 HDFS 中。

MapReduce优化

关于 MapReduce 优化方法主要从以下6个方面进行考虑，分别是：数据倾斜、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。

1、数据输入

(1)合并小文件

(2)采用 CombineText InputFormat 来作为输入，解决输入端大量小文件场景。

2、Map阶段

(1)减少溢写(spill)次数

(2)减少合并(Merge)次数

(3)在 Map 之后，不影响业务逻辑前提下，先进行 Combine 处理，减少 I/O 。

3、Reduce 阶段

(1)合理设置 Map 和 Reduce 数

(2)设置 Map、Reduce 共存

(3)规避使用 Reduce

(4)合理设置 Reduce 端的 Buffer

4、I/O 传输

(1)采用 数据 压缩的方式，减少 网络 IO 的时间 。安装 Snappy 和 LZO 压缩编码器。

(2)使用 SequenceFile 二进制文件。

5、数据倾斜问题

1. 数据倾斜现象：

数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他的区域。

数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值

2.减少数据倾斜的方法：

方法1 ：抽样和范围分区

方法2：自定义分区

方法3：Combine

方法4：采用 Map Join，尽量避免 Reduce Join

实际上，关于 MapReduce的内容还有很多，本期文章只是将比较重要核心的部分介绍了一下。其中，MapReduce的原理，运行流程，优化是面试中比较经常考察的点。