MapReduce 框架原理

一、InputFormat 数据输入

1. 数据块：Block是HDFS上将文件分割成为物理块
2. 数据切片：逻辑上对数据进行分片
3. 数据切片与MapTask并行度决定机制
   1）一个Job的并行度是由谁决定？？ 由数据切片数目决定
   2）每一个split切片会分到一个MapTask上运行。
   3）如果切片大小和数据块大小不相同，一个数据块就会被分割，缺点是会产生数据传输的消耗。
   4）根据3），默认的情况下，切片大小和数据块的大小是相同的。
   5）切片的时候不会吧数据集作为一个整体进行切片，而是会吧单个文件作为整体进行划分切片。这样，最后一个文件块会被当作一个单独的切片，单独分配到一个MapTask中。理由如3）

二、job源码分析

drive 类

public class AccessLocalApp {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取配置信息
        Configuration configuration = new Configuration();
        // 获取job对象实例
        Job job = Job.getInstance(configuration);
        // 指定本程序的jar包所在的本地路径
        job.setJarByClass(AccessLocalApp.class);
        // 指定本程序自定义的Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(AccessMapper.class);
        job.setReducerClass(AccessReducer.class);
        
        // 自定义分区
        job.setPartitionerClass(AccessPartitioner.class);
        // 设置分区数
        job.setNumReduceTasks(3);
        
        // Mapper输出的数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Access.class);
        // Reducer输出的数据类型
        job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
        job.setOutputValueClass(Access.class);
        
        输入输出的路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/Users/mac126/code/spring/hadoopapi/access/input/access.log"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/Users/mac126/code/spring/hadoopapi/access/output/"));
        // 以上都是Job的一些配置信息。
        // 从下面还是正式Job的提交和运行
        job.waitForCompletion(true);
    }
}

Job的提交和运行

job.waitForCompletion();
    submit();
        // 1. 建立连接
        connect();
            new Cluster(getConfiguration())；
                initialize(jobTrackAddr, conf);
        // 2. 创建提交对象，提交job
        submitter = getJobSubmitter(cluster.getFileSystem(), cluster.getClient());
        submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster);
            // 2.1 检查job的输出空间
            checkSpecs(job);
            // 2.2 创建给集群提交数据的Stag路径
            Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);
            // 2.3 获取jobid，和Stag路径一起构成job路径
            JobID jobId = submitClient.getNewJobID();
            Path submitJobDir = new Path(jobStagingArea, jobId.toString());
            // 2.4 拷贝jar包到集群
            copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);
                rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);
            // 2.5 计算切片，生成切片规划文件
            int maps = writeSplits(job, submitJobDir);
                maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
                    List<InputSplit> splits = input.getSplits(job);
            // 2.6 向stag路径写XML配置文件
            writeConf(conf, submitJobFile);    
                conf.writeXml(out);
            // 2.7 提交job 返回提交状态
            status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());

切片源码分析：
1） 找到数据存储目录；
2）开始遍历处理目录下的每一个文件
3）遍历第一个文件
3.1） 获取文件的大小fs.sizeOf()
3.2）计算切片的大小

MapReduce 框架原理

原文：https://www.cnblogs.com/isguoqiang/p/11576529.html