离线计算组件篇-MapReduce-原理浅析
2022-12-03 本文已影响0人
CoderInsight
12. map task工作机制
Shuffle 阶段是从 Map 输出开始，也就是从第(3)步一直到Reduce的Merge阶段，那么在面试的中问道shuffer阶段就可以从这几方面进行讲解。
- （1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。
- （2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。
- （3）Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。
- （4）Spill阶段：即“溢写”，当环形缓冲区满80%后，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。
- 溢写阶段详情：
- 步骤1：利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区编号Partition进行排序，然后按照key进行排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照key有序。注意：此时的有序是局限于每个 MapTask 内的局部有序。
- 步骤2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件output/spillN.out（N表示当前溢写次数）中。如果用户设置了Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。
- 步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过1MB，则将内存索引写到文件output/spillN.out.index中。
- 溢写阶段详情：
- （5）Combine阶段：当所有数据处理完成后，MapTask对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。
- 当所有数据处理完后，MapTask会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out中，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。
- 在进行文件合并过程中，MapTask以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并io.sort.factor（默认10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。
- 让每个MapTask最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。
13. reduce task工作机制
(1). reduce流程
- （1）Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
- （2）Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。
- （3）Sort阶段：当所有map task的分区数据全部拷贝完，按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。
- （4）Reduce阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。
(2). 设置ReduceTask并行度（个数）
-
ReduceTask的并行度同样影响整个Job的执行并发度和执行效率，但与MapTask的并发数由切片数决定不同，ReduceTask数量的决定是可以直接手动设置：
注意Reduce Task的数量要和 分区数量 保持一致。
// 默认值是1，可以手动设置为其他值，如：4
job.setNumReduceTasks(4);
(3). 实验：测试ReduceTask多少合适
- （1）实验环境：1个Master节点，16个Slave节点：CPU:8GHZ，内存: 2G
- （2）实验结论：
- 表4-3 改变ReduceTask （数据量为1GB）
| MapTask = 16 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ReduceTask | 1 | 5 | 10 | 15 | 16 | 20 | 25 | 30 | 45 | 60 |
| 总时间 | 892 | 146 | 110 | 92 | 88 | 100 | 128 | 101 | 145 | 104 |
14,MapReduce 的 Combiner
每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少在map和reduce节点之间的数据传输量，以提高网络IO性能，是MapReduce的一种优化手段之一。
- Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件
- Combiner组件的父类就是Reducer
- Combiner和reducer的区别在于运行的位置，Combine是运行在Map端的。
- Combiner是在每一个maptask所在的节点运行
- Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果；
- Combiner的意义就是对每一个maptask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量
具体实现步骤：
1、自定义一个combiner继承Reducer，重写reduce方法
2、在job中设置： job.setCombinerClass(CustomCombiner.class)
注意：
combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑，而且，combiner的输出kv应该跟reducer的输入kv类型要对应起来。
15.shuffle中数据压缩
-
在shuffle阶段，可以看到数据通过大量的拷贝，从map阶段输出的数据，都要通过网络拷贝，发送到reduce阶段，这一过程中，涉及到大量的网络IO，如果数据能够进行压缩，那么数据的发送量就会少得多，那么如何配置hadoop的文件压缩呢，以及hadoop当中的文件压缩支持哪些压缩算法呢？？
MapReduce的执行流程
- MapReduce
- input
- mapper
- shuffle
- partitioner、sort、combiner、【compress】、group
- reducer
- output
1、hadoop当中支持的压缩算法
文件压缩有两大好处，节约磁盘空间，加速数据在网络和磁盘上的传输
前面我们的hadoop的版本经过我们重新编译之后，我们可以看到我们的hadoop已经支持所有的压缩格式了，剩下的问题就是我们该如何选择使用这些压缩格式来对我们的MapReduce程序进行压缩
我们可以使用bin/hadoop checknative 来查看我们编译之后的hadoop支持的各种压缩，如果出现openssl为false，那么就在线安装一下依赖包
bin/hadoop checknative
yum install openssl-devel
- hadoop支持的压缩算法
| 压缩格式 | 工具 | 算法 | 文件扩展名 | 是否可切分 |
|---|---|---|---|---|
| DEFLATE | 无 | DEFLATE | .deflate | 否 |
| Gzip | gzip | DEFLATE | .gz | 否 |
| bzip2 | bzip2 | bzip2 | bz2 | 是 |
| LZO | lzop | LZO | .lzo | 否 |
| LZ4 | 无 | LZ4 | .lz4 | 否 |
| Snappy | 无 | Snappy | .snappy | 否 |
- 各种压缩算法对应使用的java类
| 压缩格式 | 对应使用的java类 |
|---|---|
| DEFLATE | org.apache.hadoop.io.compress.DeFaultCodec |
| gzip | org.apache.hadoop.io.compress.GZipCodec |
| bzip2 | org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec |
| LZO | com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec |
| LZ4 | org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec |
| Snappy | org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec |
- 常见的压缩速率比较
| 压缩算法 | 原始文件大小 | 压缩后的文件大小 | 压缩速度 | 解压缩速度 |
|---|---|---|---|---|
| gzip | 8.3GB | 1.8GB | 17.5MB/s | 58MB/s |
| bzip2 | 8.3GB | 1.1GB | 2.4MB/s | 9.5MB/s |
| LZO-bset | 8.3GB | 2GB | 4MB/s | 60.6MB/s |
| LZO | 8.3GB | 2.9GB | 135 MB/s | 410 MB/s |
| snappy | 8.3GB | 1.8GB | 172MB/s | 409MB/s |
常用的压缩算法主要有LZO和snappy等
2.如何开启我们的压缩：
方式一：在代码中进行设置压缩
- 设置我们的map阶段的压缩
// 1,初始化配置文件对象
Configuration configuration = new Configuration();
// 2,配置开启Map阶段数据压缩
configuration.set("mapreduce.map.output.compress","true");
// 3,配置Map阶段压缩的格式
configuration.set("mapreduce.map.output.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");
- 设置我们的reduce阶段的压缩
// 4,配置开启reduce阶段数据压缩
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress","true");
// 5,配置Reduce阶段数据压缩格式(默认格式是DefaultCodec)
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");
// 6,如果数据是SequenceFile格式，执行SequenceFile数据的压缩格式(默认是Record，其他可选值：BLOCK)
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type","RECORD");
方式二：修改mapred-site.xml进行MapReduce压缩
-
我们可以修改mapred-site.xml配置文件，然后重启集群，以便对所有的mapreduce任务进行压缩
==注意：== 所有节点都要修改mapred-site.xml，修改完成之后记得重启集群
-
map输出数据进行压缩
<property>
<name>mapreduce.map.output.compress</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>
- reduce输出数据进行压缩
<property>
<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>
<value>RECORD</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>
<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property
