【Hadoop】MapReduce工作流程

MapReducer工作流程

1.客户端提交作业任务；

2.Job根据作业任务获取文件信息；

3.InputFormat将文件按照设定的切片大小（一般切片大小等于HDFS中的Block块大小）进行切片操作，并将切片的数据读入并生成一个MapTask任务；

4.MapTask通过InputFormat获得RecordReader，从InputSplit中获取并解析出对应的key-value；

5.将解析的key-value经由编写的map()方法进行处理并产生新的key-value；

6.将生成的key-value进行第一次排序，排序后的数据将进行落盘操作；

7.由Map阶段生成的key-value首先进入（位于内存中的）一个环形缓冲区，该缓冲区的大小默认为100M；

8.当环形缓冲区中的数据大小达到整个缓冲区大小的80%时，缓冲区将会把数据溢出并进行分区和排序操作，之后将会进行第一次溢写操作，完成溢写后可以对数据进行合并（combiner）；

9.此时数据可以进行再次的分区、排序、合并，之后将溢出到文件；

10.ReducerTask将数据拷贝到本地磁盘，并进行归并排序操作；

11.按照key值将数据进行分组操作，相同的key的数据将会由一个reducer方法进行处理；

12.最后ReduceTask将汇总所有reducer()方法输出的结果；

13.OutputFormat从Reducer中获取数据并通过RecordWriter将数据写入文件。