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mapreduce本身工作原理相对于spark来说简单很多，计算过程大概包括map阶段和reduce阶段。
一、任务启动阶段
- Client用户端发起请求：
- MapReduce作业的启动由Client端（即用户或应用程序）发起。Client端会提交作业请求，包括作业的配置信息、输入数据的位置等。
- 资源申请与分配：
- YarnRunner接受Client端的请求，并向ResourceManager申请所需的资源。
- ResourceManager检索当前集群的资源情况，为作业分配资源路径，并通知YarnRunner。
- 作业分片与MRAppMaster启动：
- YarnRunner根据输入数据的大小和集群的配置，对输入数据进行分片（split），每个分片将作为一个Map任务的输入。
- YarnRunner申请启动MRAppMaster，该组件负责监控和管理整个作业的执行过程。
- MapTask启动：
- ResourceManager根据分片和作业信息，选择数据所在的节点启动MapTask。MapTask在数据所在的节点上运行，以减少数据传输的开销。
二、Map阶段
- 数据读取与处理：
- 每个MapTask读取自己节点上的分片数据，并进行处理。处理过程包括数据的split、map函数的执行、数据的分区等。
- 在map函数中，输入数据被转换为键值对（key-value pair）的形式，并经过自定义的map逻辑处理，输出新的键值对。
- 数据写入环形缓冲区：
- MapTask的输出结果首先写入一个内存环形缓冲区。当缓冲区中的数据量达到一定的阈值时（如80%），会触发一个溢写（spill）操作，将数据写入磁盘。
- 数据排序与合并：
- 在溢写过程中，MapReduce框架会对数据进行排序和合并操作。排序是基于key进行的，以确保相同key的数据能够聚集在一起。
- 合并操作是将多个溢写文件合并为一个有序的文件，以减少后续处理的数据量。
三、Shuffle阶段
- 数据分发：
- Shuffle阶段负责将MapTask的输出结果分发到相应的ReduceTask。分发过程是基于key的分区进行的，确保相同key的数据被发送到同一个ReduceTask。
- 数据排序与归并：
- 在ReduceTask端，接收到的数据会进行进一步的排序和归并操作，以确保数据的正确性和有序性。
四、Reduce阶段
- ReduceTask启动：
- 当MapTask全部完成后，MRAppMaster会申请启动ReduceTask。ReduceTask的数量由作业的配置决定，通常与Reduce的输出结果数量相关。
- 数据处理与输出：
- ReduceTask对接收到的数据进行处理，包括合并相同key的value列表、执行自定义的reduce逻辑等。
- 处理完成后，ReduceTask将结果写入到HDFS或其他存储系统中。
五、任务结束阶段
- 监控与汇报：
- MRAppMaster持续监控每个Reduce节点的执行情况，并在所有任务完成后向上汇报。
- 资源释放与任务结束：
- ResourceManager注销MRAppMaster，并释放其占用的资源。YarnRunner接收任务执行完成的信息，并返回给Client端。Client端接受信息后，表示作业执行完成。
MapReduce的工作流程是一个复杂而有序的过程，涉及多个组件和阶段的协同工作。通过合理的配置和优化，MapReduce可以高效地处理大规模数据，满足各种数据处理和分析的需求。
