mapreduce运行全流程图解析

1、 mapreduce运行全流程图解析MapReduce三大问题:一、读数据是怎么回事?二、shuffle的过程?三、结果数据存储是怎么回事?源码解析:FileInputFormat-createRecordReader控制切片，压缩格式不能切片。LongWritable关于偏移量的底层代码：解一：读数据是怎么回事?1.首先map task驱动TextInputFormat，底层方法有craeteRecordReader，然后生成LineRecordReader，底层包含nextKeyvalue,getCurrentKey,getCurrentValue方法，主要是定义key ，value的数据

2、类型，keyin的值定义了按行读取的偏移量。2.解析:map task拿到key和value后驱动自己定义的MyMapper类.MyMapper类继承了Mapper基类。读取文件数据的细节:maptask先经过切片，通过流式读取文件。以上为切片的规则，大小为128M，往下一个切片会多读一行，下一个切片会永远抛弃第一行，文件的起始片不能抛弃第一行，文件的最后一个切片不往下多读一行。context.write(k,v)输出数据后，由outputCollector收集,之后进入环形缓存区，区内分为80%的数据区和20%的保留区，多余的数据会溢出到溢出器，溢出器会保留在磁盘。在这个过程中数据会进行，分

3、区及排序。数据分区排序后，会生成文件，并通过索引分区文件。索引是描述区的偏移量。很多的小文件，通过外部排序及归并算法，生成一个大文件。Reduce端:这里注意：在调用reduce（）方法时，框架reducetask先从合并文件中读出一个key传给reduce方法，同时传出一个迭化器。Value迭化器的hasnext方法会判断文件的下一个key是否是已经传入的key。如果是，则next返回下一个value。否则，hasnext直接返回false，导致本次reduce方法调用结束。看起来的效果则是，reducetask会把数据按照key事先分好组，然后对每一组的数据调用一次reduce的方法。1.

4、reducetask先从合并文件中读出一个key传给reduce方法,同时传一个迭代器。2.value的迭代器的hasnext()方法会判断文件的下一个key是否是已经传入的key,如果是,则next返回下一个value,否则,hadnext()直接返回false,导致本次reduce方法调用结束。3.看起来的效果是:reducetask会把数据按照key事先分好组,然后对每一组的数据调用一次reduce方法来做统计-通过context.write()，输出key，value，到外部存储系统.按行输入数据。这里会有人问到，有哪些是可干预的?1.数据读的方式：InputFormat(可设置文件，流,xml，只要能解析元数据)。配套的LineRecordReader也要改。2.分区。Partitioner。3.排序。pareTo()顺序，倒叙，重写