大数据Hadoop中MapReduce的介绍包括编程模型、工作原理（MapReduce、MapTask、ReduceTask、Shuffle工作原理）

MapReduce概述

MapReduce是Hadoop的核心项目之一，它是一个分布式计算框架，可用于大数据并行处理的计算模型、框架和平台，主要解决海量数据的计算，是大数据中较为熟知的分布式计算框架。

MapReduce作为分布式计算框架，其底层思想采用的是“分而治之”，所谓的“分而治之”就是把一个复杂的问题，按照一定的规则分为若干个没有依赖关系的简单问题，然后逐个解决这些简单问题，把若干个简单问题的结果组成整个复杂问题的最终结果。

为了更好地理解“分而治之”的思想，先通过一个生活中的例子进行介绍。例如，某停车场管理人员要统计一个大型停车场的停车数量，在车辆停车后不再挪动的情况下，将大型停车场划分为不同的停车区域，然后针对划分的每个区域单独进行统计，最后将每个区域的停车数量累加在一起。

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MapReduce计算海量数据时，每个MapReduce程序被初始化为一个工作任务，这个工作任务在运行时会经历Map过程和Reduce过程。

Map过程：负责将工作任务分解为若干个相互独立的子任务，这些子任务相互独立，可以单独被执行。

Reduce过程：负责将Map过程处理完的子任务结果合并，从而得到工作任务的最终结果。

MapReduce的执行过程
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MapReduce编程模型

MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行计算。使用MapReduce执行处理大规模数据集计算任务的时候，计算任务主要经历两个过程，分别是Map过程和Reduce过程，其中Map过程用于对原始数据进行处理；Reduce过程用于对Map过程处理后的数据进行汇总，得到最终结果。

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MapReduce的编程模型借鉴了计算机程序设计语言LISt Processing（LISP）的设计思想，提供了map()和reduce()这两个方法分别用于Map过程和Reduce过程：

map()方法接收格式为键值对（<Key,Value>）的数据，其中键（Key）是指每行数据的起始偏移量，也就是每行数据开头的字符所在的位置，值（Value）是指文本文件中的每行数据。使用map()方法处理后的数据，会被映射为新的键值对作为reduce()方法的输入；
reduce()方法默认会将每个键值对中键相同的值进行合并，当然也可以根据实际需求调整合并规则。

MapReduce简易模型的数据处理过程：

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（1）MapReduce通过特定的规则将原始数据解析成键值对<Key1,Value1>的形式。

（2）解析后的键值对<Key1,Value1>会作为map()方法的输入，map()方法根据映射规则将<Key1,Value1>映射为新的键值对<Key2,Value2>。

（3）新的键值对<Key2,Value2>作为reduce()方法的输入，reduce()方法将具有相同键的值合并在一起，生成最终的键值对<Key3,Value3>。

在MapReduce中，对于一些数据的计算可能不需要Reduce过程，也就是说MapReduce的简易模型的数据处理过程可能只有Map过程，由Map过程处理后的数据直接输出到目标文件。但是，对于大多数数据的计算来说，都是需要Reduce过程的，并且由于数据计算繁琐，需要设定多个Reduce过程。
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上图展示的是含有3个Map过程和2个Reduce过程的MapReduce模型，其中，由3个Map过程处理后的键值对会根据分区规则输出到不同的Reduce过程进行处理，默认情况下，分区规则是根据Map过程输出的键值对中的键的哈希值决定的。Reduce过程是最后的处理过程，其输出结果不会进行第二次合并，也就是说，不同的Reduce过程都会将处理结果输出到单独的目标文件。

为了更好地理解MapReduce编程模型，接下来，通过一个经典案例——词频统计来帮助加深对MapReduce的理解。

假设有两个文本文件test1.txt和文件test2.txt。

文件test1.txt的内容

Hello World

Hello Hadoop

Hello CHQ

文件test2.txt的内容

Hadoop MapReduce

MapReduce Spark

使用MapReduce程序统计文件test1.txt和test2.txt中每个单词出现的次数，实现词频统计的流程。

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MapReduce工作原理

1.MapReduce工作过程

MapReduce编程模型开发简单且功能强大，专门为并行处理大规模数据量而设计。

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上图可以看出，在MapReduce中的MapTask是实现Map过程的多个任务，ReduceTask是实现Reduce过程的任务。MapReduce的工作过程大致可以分为以下4步。

1.分片（Split）和解析原始数据

输入MapTask的原始数据必须经过分片和解析操作。分片和解析操作说明如下：

**分片操作：**指将原始数据文件file划分为多个数据块，每个数据块默认是128MB，即block1、block2和block3，MapReduce会为每个数据块创建一个MapTask，并且该MapTask运行的map()方法，处理数据块内的每行数据。
**解析操作：**将数据块内的每行数据映射为键值对的形式，其中，键表示数据块中每行数据的起始偏移量，值表示数据块中的每行数据。

2.执行MapTask

每个MapTask都有一个内存缓冲区，默认缓冲区的100MB，输入的键值对经过MapTask处理后，会将中间结果暂时写入内存缓冲区。如果写入的数据达到内存缓冲区的阈值，默认为80MB，则会启动一个线程，将内存缓冲区的数据写入磁盘，形成临时文件，数据在写入磁盘之前会进行分区和排序操作。如果MapTask产生的中间结果比较大，则会形成多个临时文件。当MapTask结束后，内存缓冲区中的数据也会写入磁盘而形成临时文件，此时多个临时文件会合并为一个文件，该文件中存放了MapTask的处理结果。

3.执行ReduceTask

每个MapTask的处理结果会根据分区规则被分配到对应的ReduceTask进行处理，ReduceTask，通过运行的reduce()方法进行逻辑处理，得到最终的键值对并输出。

4.输出数据

MapReduce会自动把每个ReduceTask的处理结果以键值对的形式写入指定目录(dictionary)的文件，即part-0，part-1和part-2。

2.MapTask工作原理

MapTask实现过程大致分为Read阶段、Map阶段、Collect阶段、Spill阶段和Combine阶段。

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1.Read阶段：通过MapReduce内置的InputFormat组件将读取的文件进行分片处理，将每个数据块中的数据映射为键值对形式。

2.Map阶段：根据实际应用场景自定义map()方法，将Read阶段映射的键值对进行转换，并生成一系列新的键值对。

3.Collect阶段：将Map阶段输出的键值对写入内存缓冲区（Memory Buffer）。

4.Spill阶段：判断内存缓冲区中的数据是否达到指定阈值。当数据达到指定阈值时，会将内存缓冲区中的数据写入本地磁盘（Disk），形成临时文件。内存缓冲区中的数据在写入磁盘之前会进行分区和排序处理，每个分区会形成一个单独的临时文件。

5.Combine阶段：将写入本地磁盘的所有临时文件合并（Merge）成一个新的文件，对新文件进行归并排序。

3.ReduceTask工作原理

ReduceTask的工作过程主要经历Copy阶段、Merge阶段、Reduce阶段和Write阶段。

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1.Copy阶段：从不同的MapTask复制需要处理的数据，将数据写入内存缓冲区。

2.Merge阶段：判断内存缓冲区中的数据是否达到指定阈值。当数据达到指定阈值时，会将内存缓冲区中不同MapTask获取的数据合并，合并的同时会进行排序操作，合并的结果会写入本地磁盘，形成临时文件。在合并的过程中，在本地磁盘还会产生多个临时文件，多个临时文件在传输到Reduce阶段之前会再进行一次合并和排序操作。

3.Reduce阶段：根据实际应用场景自定义reduce()方法，对Merge阶段输出的键值对进行处理。Merge阶段以组的形式将数据传输到Reduce阶段，每组数据中键值对的键相同，每组数据会调用一次reduce()方法进行处理，并生成新的键值对。

4.Write阶段：将Reduce阶段生成的新键值对输出，例如HDFS。

4.Shuffle工作原理

Shuffle是MapReduce的核心，它用来确保每个ReduceTask的输入数据都是按键排序的。它的性能高低直接决定了整个MapReduce程序的性能高低。

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由上图可知，MapTask和ReduceTask都涉及Shuffle。

1.MapTask中的Shuffle

MapTask中的Shuffle是从Collect阶段到Combine阶段，介绍如下。

（1）MapTask处理的结果会暂时放入一个内存缓冲区，该缓冲区的默认大小是100MB，当缓冲区中的数据达到80%,即80MB时，会在本地文件系统创建一个临时文件，将内存缓冲区中的数据写入这个文件。
（2）写入磁盘之前MapReduce会根据ReduceTask的数量将数据分区，一个ReduceTask对应一个分区，这样做是为了避免有些ReduceTask分配到大量数据，而有些ReduceTask分配到很少的数据，甚至没有分配到数据的现象。
（3）对每个分区的数据进行排序，如果此时设置了Combiner，则会对排序后的结果进行合并，这样做的目的是尽可能减少写入磁盘的数据。
（4）当MapTask结束时可能有很多临时文件，这时需要将这些临时文件合并成一个已分区且已排序的文件，目的是减少ReduceTask的Copy阶段复制数据的数据量
（5）将分区中的数据输出到对应的ReduceTask。

2.ReduceTask中的Shuffle

ReduceTask中的Shuffle是从Copy阶段到Sort阶段，介绍如下。
（1）Copy阶段从不同MapTask处理结果的对应分区中复制数据，并将数据写入不同的内存缓冲区。
（2）当不同内存缓冲区中的数据达到指定阈值时，对不同内存缓冲区中的数据进行合并和排序，并写入磁盘形成临时文件。
（3）随着临时文件的增多，还会将这些临时文件合并排序，也生成一个新的文件。