MapReduce工作流程

1. 流程示意图

   
   image.png
   image.png
2. 流程详解
   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）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中
   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）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
   4）在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序
   5）ReduceTask根据自己的分区号，去各个MapTask机器上取相应的结果分区数据
   6）ReduceTask会取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件，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）
3. 注意
   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：io.sort.mb默认100M
4. 源码解析流程

context.write(k, NullWritable.get());
output.write(key, value);
collector.collect(key, value,partitioner.getPartition(key, value, partitions));
    HashPartitioner();
collect()
    close()
    collect.flush()
sortAndSpill()
    sort()   QuickSort
mergeParts();
collector.close();