MapReduce原理

Map阶段

• 文件在被读取（调用read()）的是用Inputformat方法读入的。在这里读入一行，返回一个key-vlaue（K,V）对，key是行号的偏移量，value的值是这一行的内容。
• 在上述过程中，在第4步调用map()方法后，将以上内容真正转换成（key，value）的形式，key为值，value为1，然后调用context.write方法将该数据写出来
• 经过outputcollector收集器之后会写入环形缓冲区。在环形缓冲区会做如下几件事
  1. 排序，调用的是快速排序法
  2. 分区，调用的 hashpartitioner分区。达到80%之后会溢出将文件写到磁盘。相同的hash值会分到一个分区中，可以认为设定分区数。排序的时候是依据partition和key两个来作为依据的。同一个partition中是按照key进行排序的
• 第7步：环形缓冲区spill溢写到磁盘中,会溢出多次到不同的分区中，之后会进行merge，并进行归并排序。将多个小文件合并成大文件，所以合并之后的大文件还是分区，并且分区内部是有序的
• Combiner阶段是可选项，形式上也是一种reduce操作。在这个过程中可以直接让相同key的value进行聚合（相加等），减少数据量以及在网络中传输的开销，能大大提高效率

Reduce阶段

• Reduce阶段会去map阶段merge之后的文件中拿数据，按照相同的分区去取数据。reduce中有分区号，将数据拿过来之后会存储在本地磁盘。此过程会进行I/O读写，并有相应的网络传输
• 拿到数据后，会按照相同的分区，再将取过来的数据进行merge归并排序，大文件的内容按照key有序进行排序
• 之后会调用 groupingcomparator 进行分组，之后的reduce中会按照这个分组，每次取出一组数据，调用reduce中自定义方法进行处理
• 最后调用outputformat将内容写入到文件中

Shuffle阶段

• 核心机制：数据分区，排序，缓存，分发

针对MR原理进行HIVE优化

1. 优化总体思路就是减少数据倾斜，降低I/O，降低网络传输量
   1. 数据倾斜：是指在shuffle的过程中，把大量相同的key分到了一个Reduce节点上进行处理，其他的key分到其他Reduce节点上，导致Reduct Task处理完后，还有一个Reduct Task节点还在处理数据。最终导致整个Reduce的延迟情况
2. 采用分而治之的方式，在Sql层面，通过改写Sql进行优化

环形缓冲区默认100M，mr.sort.mb=100M

参考链接：

• 参考链接1-CSDN
• 参考链接2-CSDN