废话不说直接来一张图如下：

从JVM的角度看Map和Reduce

Map阶段包括：

第一读数据：从HDFS读取数据

1、问题:读取数据产生多少个Mapper？？

    Mapper数据过大的话，会产生大量的小文件，由于Mapper是基于虚拟机的，过多的Mapper创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源；

    Mapper数太小，并发度过小，Job执行时间过长，无法充分利用分布式硬件资源；

2、Mapper数量由什么决定？？ 

  （1）输入文件数目

  （2）输入文件的大小

  （3）配置参数

这三个因素决定的。

涉及参数：

    mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize //启动map最小的split size大小，默认0
    mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize //启动map最大的split size大小，默认256M
    dfs.block.size//block块大小，默认64M（Hadoop2.7.2之前版本是64M，2.7.3之后的版本改成128M了，也许那个版本就改成256M了，具体以官方为准http://hadoop.apache.org/docs）
    计算公式：splitSize =  Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));

    例如默认情况下：例如一个文件800M，Block大小是128M，那么Mapper数目就是7个。6个Mapper处理的数据是128M，1个Mapper处理的数据是32M；

再例如一个目录下有三个文件大小分别为：5M10M 150M 这个时候其实会产生四个Mapper处理的数据分别是5M，10M，128M，22M。

Mapper是基于文件自动产生的，如果想要自己控制Mapper的个数？？？

就如上面，5M，10M的数据很快处理完了，128M要很长时间；这个就需要通过参数的控制来调节Mapper的个数。

减少Mapper的个数的话，就要合并小文件，这种小文件有可能是直接来自于数据源的小文件，也可能是Reduce产生的小文件。

设置合并器：（set都是在hive脚本，也可以配置Hadoop）

    设置合并器本身：

    set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

    set hive.merge.mapFiles=true;

    set hive.merge.mapredFiles=true;

    set hive.merge.size.per.task=256000000;//每个Mapper要处理的数据，就把上面的5M10M……合并成为一个

一般还要配合一个参数：

    set mapred.max.split.size=256000000 // mapred切分的大小

    set mapred.min.split.size.per.node=128000000//低于128M就算小文件，数据在一个节点会合并，在多个不同的节点会把数据抓过来进行合并。

Hadoop中的参数：可以通过控制文件的数量控制mapper数量

    mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize（default：0），小于这个值会合并

    mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 大于这个值会切分

第二处理数据：

Partition说明

对于map输出的每一个键值对，系统都会给定一个partition，partition值默认是通过计算key的hash值后对Reduce task的数量取模获得。如果一个键值对的partition值为1，意味着这个键值对会交给第一个Reducer处理。

自定义partitioner的情况：

    1、我们知道每一个Reduce的输出都是有序的，但是将所有Reduce的输出合并到一起却并非是全局有序的，如果要做到全局有序，我们该怎么做呢？最简单的方式，只设置一个Reduce task，但是这样完全发挥不出集群的优势，而且能应对的数据量也很受限。最佳的方式是自己定义一个Partitioner，用输入数据的最大值除以系统Reduce task数量的商作为分割边界，也就是说分割数据的边界为此商的1倍、2倍至numPartitions-1倍，这样就能保证执行partition后的数据是整体有序的。

   2、解决数据倾斜：另一种需要我们自己定义一个Partitioner的情况是各个Reduce task处理的键值对数量极不平衡。对于某些数据集，由于很多不同的key的hash值都一样，导致这些键值对都被分给同一个Reducer处理，而其他的Reducer处理的键值对很少，从而拖延整个任务的进度。当然，编写自己的Partitioner必须要保证具有相同key值的键值对分发到同一个Reducer。

   3、自定义的Key包含了好几个字段，比如自定义key是一个对象，包括type1，type2，type3,只需要根据type1去分发数据，其他字段用作二次排序。

环形缓冲区

    Map的输出结果是由collector处理的，每个Map任务不断地将键值对输出到在内存中构造的一个环形数据结构中。使用环形数据结构是为了更有效地使用内存空间，在内存中放置尽可能多的数据。

    这个数据结构其实就是个字节数组，叫Kvbuffer，名如其义，但是这里面不光放置了数据，还放置了一些索引数据，给放置索引数据的区域起了一个Kvmeta的别名，在Kvbuffer的一块区域上穿了一个IntBuffer（字节序采用的是平台自身的字节序）的马甲。数据区域和索引数据区域在Kvbuffer中是相邻不重叠的两个区域，用一个分界点来划分两者，分界点不是亘古不变的，而是每次Spill之后都会更新一次。初始的分界点是0，数据的存储方向是向上增长，索引数据的存储方向是向下增长Kvbuffer的存放指针bufindex是一直闷着头地向上增长，比如bufindex初始值为0，一个Int型的key写完之后，bufindex增长为4，一个Int型的value写完之后，bufindex增长为8。

    索引是对在kvbuffer中的键值对的索引，是个四元组，包括：value的起始位置、key的起始位置、partition值、value的长度，占用四个Int长度，Kvmeta的存放指针Kvindex每次都是向下跳四个“格子”，然后再向上一个格子一个格子地填充四元组的数据。比如Kvindex初始位置是-4，当第一个键值对写完之后，(Kvindex+0)的位置存放value的起始位置、(Kvindex+1)的位置存放key的起始位置、(Kvindex+2)的位置存放partition的值、(Kvindex+3)的位置存放value的长度，然后Kvindex跳到-8位置，等第二个键值对和索引写完之后，Kvindex跳到-12位置。

第三写数据到磁盘

    Mapper中的Kvbuffer的大小默认100M，可以通过mapreduce.task.io.sort.mb（default：100）参数来调整。可以根据不同的硬件尤其是内存的大小来调整，调大的话，会减少磁盘spill的次数此时如果内存足够的话，一般都会显著提升性能。spill一般会在Buffer空间大小的80%开始进行spill（因为spill的时候还有可能别的线程在往里写数据，因为还预留空间，有可能有正在写到Buffer中的数据），可以通过mapreduce.map.sort.spill.percent（default：0.80）进行调整，Map Task在计算的时候会不断产生很多spill文件，在Map Task结束前会对这些spill文件进行合并，这个过程就是merge的过程。mapreduce.task.io.sort.factor（default：10），代表进行merge的时候最多能同时merge多少spill，如果有100个spill个文件，此时就无法一次完成整个merge的过程，这个时候需要调大mapreduce.task.io.sort.factor（default：10）来减少merge的次数，从而减少磁盘的操作；

Spill这个重要的过程是由Spill线程承担，Spill线程从Map任务接到“命令”之后就开始正式干活，干的活叫SortAndSpill，原来不仅仅是Spill，在Spill之前还有个颇具争议性的Sort。

    Combiner存在的时候，此时会根据Combiner定义的函数对map的结果进行合并，什么时候进行Combiner操作呢？？？和Map在一个JVM中，是由min.num.spill.for.combine的参数决定的，默认是3，也就是说spill的文件数在默认情况下由三个的时候就要进行combine操作，最终减少磁盘数据；

减少磁盘IO和网络IO还可以进行：压缩，对spill，merge文件都可以进行压缩。中间结果非常的大，IO成为瓶颈的时候压缩就非常有用，可以通过mapreduce.map.output.compress（default：false）设置为true进行压缩，数据会被压缩写入磁盘，读数据读的是压缩数据需要解压，在实际经验中Hive在Hadoop的运行的瓶颈一般都是IO而不是CPU，压缩一般可以10倍的减少IO操作，压缩的方式Gzip，Lzo,BZip2,Lzma等，其中Lzo是一种比较平衡选择，mapreduce.map.output.compress.codec（default：org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec）参数设置。但这个过程会消耗CPU，适合IO瓶颈比较大。

Shuffle和Reduce阶段包括：

一、Copy

    1、由于job的每一个map都会根据reduce(n)数将数据分成map 输出结果分成n个partition，所以map的中间结果中是有可能包含每一个reduce需要处理的部分数据的。所以，为了优化reduce的执行时间，hadoop中是等job的第一个map结束后，所有的reduce就开始尝试从完成的map中下载该reduce对应的partition部分数据，因此map和reduce是交叉进行的，其实就是shuffle。Reduce任务通过HTTP向各个Map任务拖取（下载）它所需要的数据（网络传输），Reducer是如何知道要去哪些机器取数据呢？一旦map任务完成之后，就会通过常规心跳通知应用程序的Application Master。reduce的一个线程会周期性地向master询问，直到提取完所有数据（如何知道提取完？）数据被reduce提走之后，map机器不会立刻删除数据，这是为了预防reduce任务失败需要重做。因此map输出数据是在整个作业完成之后才被删除掉的。

    2、reduce进程启动数据copy线程(Fetcher)，通过HTTP方式请求maptask所在的TaskTracker获取maptask的输出文件。由于map通常有许多个，所以对一个reduce来说，下载也可以是并行的从多个map下载，那到底同时到多少个Mapper下载数据？？这个并行度是可以通过mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies(default5）调整。默认情况下，每个Reducer只会有5个map端并行的下载线程在从map下数据，如果一个时间段内job完成的map有100个或者更多，那么reduce也最多只能同时下载5个map的数据，所以这个参数比较适合map很多并且完成的比较快的job的情况下调大，有利于reduce更快的获取属于自己部分的数据。 在Reducer内存和网络都比较好的情况下，可以调大该参数；

    3、reduce的每一个下载线程在下载某个map数据的时候，有可能因为那个map中间结果所在机器发生错误，或者中间结果的文件丢失，或者网络瞬断等等情况，这样reduce的下载就有可能失败，所以reduce的下载线程并不会无休止的等待下去，当一定时间后下载仍然失败，那么下载线程就会放弃这次下载，并在随后尝试从另外的地方下载（因为这段时间map可能重跑）。reduce下载线程的这个最大的下载时间段是可以通过mapreduce.reduce.shuffle.read.timeout（default180000毫秒）调整的。如果集群环境的网络本身是瓶颈，那么用户可以通过调大这个参数来避免reduce下载线程被误判为失败的情况。一般情况下都会调大这个参数，这是企业级最佳实战。

二、MergeSort

     1、这里的merge和map端的merge动作类似，只是数组中存放的是不同map端copy来的数值。Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，然后当使用内存达到一定量的时候才spill磁盘。这里的缓冲区大小要比map端的更为灵活，它基于JVM的heap size设置。这个内存大小的控制就不像map一样可以通过io.sort.mb来设定了，而是通过另外一个参数 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent（default 0.7f 源码里面写死了） 来设置，这个参数其实是一个百分比，意思是说，shuffile在reduce内存中的数据最多使用内存量为：0.7 × maxHeap of reduce task。JVM的heapsize的70%。内存到磁盘merge的启动门限可以通过mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent（default0.66）配置。也就是说，如果该reduce task的最大heap使用量（通常通过mapreduce.admin.reduce.child.java.opts来设置，比如设置为-Xmx1024m）的一定比例用来缓存数据。默认情况下，reduce会使用其heapsize的70%来在内存中缓存数据。假设 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent 为0.7，reducetask的max heapsize为1G，那么用来做下载数据缓存的内存就为大概700MB左右。这700M的内存，跟map端一样，也不是要等到全部写满才会往磁盘刷的，而是当这700M中被使用到了一定的限度（通常是一个百分比），就会开始往磁盘刷（刷磁盘前会先做sortMerge）。这个限度阈值也是可以通过参数 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent（default0.66）来设定。与map 端类似，这也是溢写的过程，这个过程中如果你设置有Combiner，也是会启用的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。这种merge方式一直在运行，直到没有map端的数据时才结束，然后启动磁盘到磁盘的merge方式生成最终的那个文件。

    这里需要强调的是，merge有三种形式：1)内存到内存（memToMemMerger）2）内存中Merge（inMemoryMerger）3）磁盘上的Merge（onDiskMerger）具体包括两个：（一）Copy过程中磁盘合并（二）磁盘到磁盘。

    （1）内存到内存Merge（memToMemMerger）    Hadoop定义了一种MemToMem合并，这种合并将内存中的map输出合并，然后再写入内存。这种合并默认关闭，可以通过mapreduce.reduce.merge.memtomem.enabled(default:false)

打开，当map输出文件达到mapreduce.reduce.merge.memtomem.threshold时，触发这种合并。

    （2）内存中Merge（inMemoryMerger）：当缓冲中数据达到配置的阈值时，这些数据在内存中被合并、写入机器磁盘。阈值有2种配置方式：

        配置内存比例：前面提到reduceJVM堆内存的一部分用于存放来自map任务的输入，在这基础之上配置一个开始合并数据的比例。假设用于存放map输出的内存为500M，mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent配置为0.66，则当内存中的数据达到330M的时候，会触发合并写入。

   配置map输出数量： 通过mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold配置。在合并的过程中，会对被合并的文件做全局的排序。如果作业配置了Combiner，则会运行combine函数，减少写入磁盘的数据量。

    （3）磁盘上的Merge（onDiskMerger）：

            （3.1）Copy过程中磁盘Merge：在copy过来的数据不断写入磁盘的过程中，一个后台线程会把这些文件合并为更大的、有序的文件。如果map的输出结果进行了压缩，则在合并过程中，需要在内存中解压后才能给进行合并。这里的合并只是为了减少最终合并的工作量，也就是在map输出还在拷贝时，就开始进行一部分合并工作。合并的过程一样会进行全局排序。

            （3.2）最终磁盘中Merge：当所有map输出都拷贝完毕之后，所有数据被最后合并成一个整体有序的文件，作为reduce任务的输入。这个合并过程是一轮一轮进行的，最后一轮的合并结果直接推送给reduce作为输入，节省了磁盘操作的一个来回。最后（所以map输出都拷贝到reduce之后）进行合并的map输出可能来自合并后写入磁盘的文件，也可能来及内存缓冲，在最后写入内存的map输出可能没有达到阈值触发合并，所以还留在内存中。

   每一轮合并不一定合并平均数量的文件数，指导原则是使用整个合并过程中写入磁盘的数据量最小，为了达到这个目的，则需要最终的一轮合并中合并尽可能多的数据，因为最后一轮的数据直接作为reduce的输入，无需写入磁盘再读出。因此我们让最终的一轮合并的文件数达到最大，即合并因子的值，通过mapreduce.task.io.sort.factor（default：10）来配置。

如上图：Reduce阶段中一个Reduce过程 可能的合并方式为：假设现在有11个map输出文件，合并因子配置为5，需要3轮的合并。最终的一轮确保合并5个文件，其中包括2个来自前2轮的合并结果，因此原始的11个中，再留出3个给最终一轮。

三、Reduce函数调用（用户自定义业务逻辑）

    1、当reduce将所有的map上对应自己partition的数据下载完成后，就会开始真正的reduce计算阶段。reducetask真正进入reduce函数的计算阶段，由于reduce计算时肯定也是需要消耗内存的，而在读取reduce需要的数据时，同样是需要内存作为buffer，这个参数是控制，reducer需要多少的内存百分比来作为reduce读已经sort好的数据的buffer大小？？默认用多大内存呢？？默认情况下为0，也就是说，默认情况下，reduce是全部从磁盘开始读处理数据。可以用mapreduce.reduce.input.buffer.percent（default 0.0）(源代码MergeManagerImpl.java：674行)来设置reduce的缓存。如果这个参数大于0，那么就会有一定量的数据被缓存在内存并输送给reduce，当reduce计算逻辑消耗内存很小时，可以分一部分内存用来缓存数据，可以提升计算的速度。所以默认情况下都是从磁盘读取数据，如果内存足够大的话，务必设置该参数让reduce直接从缓存读数据，这样做就有点Spark Cache的感觉；

    2、Reduce在这个阶段，框架为已分组的输入数据中的每个 <key, (list of values)>对调用一次 reduce(WritableComparable,Iterator, OutputCollector, Reporter)方法。Reduce任务的输出通常是通过调用 OutputCollector.collect(WritableComparable,Writable)写入文件系统的。Reducer的输出是没有排序的。

性能调优

    如果能够根据情况对shuffle过程进行调优，对于提供MapReduce性能很有帮助。相关的参数配置列在后面的表格中。

一个通用的原则是给shuffle过程分配尽可能大的内存，当然你需要确保map和reduce有足够的内存来运行业务逻辑。因此在实现Mapper和Reducer时，应该尽量减少内存的使用，例如避免在Map中不断地叠加。

运行map和reduce任务的JVM，内存通过mapred.child.java.opts属性来设置，尽可能设大内存。容器的内存大小通过mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb来设置，默认都是1024M。

map优化

    在map端，避免写入多个spill文件可能达到最好的性能，一个spill文件是最好的。通过估计map的输出大小，设置合理的mapreduce.task.io.sort.*属性，使得spill文件数量最小。例如尽可能调大mapreduce.task.io.sort.mb。

map端相关的属性如下表：

reduce优化

    在reduce端，如果能够让所有数据都保存在内存中，可以达到最佳的性能。通常情况下，内存都保留给reduce函数，但是如果reduce函数对内存需求不是很高，将mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold（触发合并的map输出文件数）设为0，mapreduce.reduce.input.buffer.percent（用于保存map输出文件的堆内存比例）设为1.0，可以达到很好的性能提升。在2008年的TB级别数据排序性能测试中，Hadoop就是通过将reduce的中间数据都保存在内存中胜利的。

reduce端相关属性：

通用优化

Hadoop默认使用4KB作为缓冲，这个算是很小的，可以通过io.file.buffer.size来调高缓冲池大小。

作者简介

王志斌，专注于大数据技术（Spark、Hadoop）、数据仓库技术、数据分析应用等领域。联系邮箱: aijiudu@163.com 

Spark任务优化请看：Spark处理大规模数据优化实战

最后

以上就是自由衬衫为你收集整理的MapReduce过程详解及其性能优化Map阶段包括：Shuffle和Reduce阶段包括：作者简介的全部内容，希望文章能够帮你解决MapReduce过程详解及其性能优化Map阶段包括：Shuffle和Reduce阶段包括：作者简介所遇到的程序开发问题。

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