Hadoop学习之MapReduce（MapTask和ReduceTask源码）心得

MapTask 源码解析（DEBUG步骤）：

    1. context.write()    自定义的map方法的写出，进入

    2. output.write()     收集方法，进入两次

    3. collector.collect()    收集器

    4. HashPartitioner     默认分区器

    5. collect()    map端所有的kv全部写出后走下面的close方法

    6. collector.flush()    溢出刷写方法

    7. sortAndSpill()     溢写排序

    8. sorter.sort()        溢写排序方法

    9. mergeParts()        合并文件

    10. collector.close()    收集器关闭，进入ReduceTask

ReduceTask 源码解析（DEBUG步骤）：

    1. if(isMapOrReduce())    搜索，提前打断点
    
    2. initialize()        进入

    3. init(shuffleContext)     提前给下面打断点
 
        totalMaps = job.getNumMapTasks()          ShuffleSchedulerImpl 第120行

        merger = createMergeManager(context)          Shuffle 第80行

        MergeManagerImpl         第232和235行

        this.inMemoryMerger = createInMemoryMerger();         内存合并

        this.onDiskMerger = new onDiskMerger(this);         磁盘合并

    4. rIter = shuffleConsumerPlugin.run()    

        eventFetcher.start();            抓取数据，Shuffle 107行 提前断点

        eventFetcher.shutDown();            抓取结束，Shuffle 141行 提前断点

        copyPhase.complete();            copy阶段完成，Shuffle 151行

    5. taskStatus.setPhase(TaskStatus.Phase.SORT)            开始排序阶段，Shuffle 152行

    6. sortPhase.complete();            排序阶段完成，进入reduce阶段 reduceTask 382行

    7. reduce();            调用自定义reduce方法，多次调用

    8. cleanup(context);            reduce完成之前最后调用一次Reducer里面的cleanup方法