大数据笔记之MapReduce的底层原理
Map段工作逻辑：
两个线程：
第一个线程：
使用RecordReader读取文件。
使用用户自定义的map对数据进行处理，然后写入环形缓冲区。
第二个线程： 检查环形缓冲区的是否填满（80%）
（1）如果填满，先上锁阻塞线程一，再开始执行溢出逻辑 ->
溢出逻辑为：
1.先对缓冲区中的数据（数组）按照 分区号和key（分区号对应的key的逻辑可以自定义） 进行排序。
2.依次将缓冲区中的kv写出到一个本地磁盘文件中。
3.溢出完成后，清空本次的数据。
4.释放环形缓冲区的锁，将线程一改为就绪状态。
（2）当reader再也读不到数据时，将历次溢出的文件进行合并（合并规则：先读取各个文件的partition0数据，使用归并排序，写入合并文件的最前面，再读取partition0--------略）
补充知识 ：
***每个写入硬盘的文件都会带一个索引文件。这个索引文件里面保存着每个分区在partition(n)中的位置.
***环形缓冲区在溢写数据的时候，其中可手动添加combine的逻辑。
***当全部文件处理完毕后，最后阶段对所有溢写文件进行结合的时候。也会调用这个combine的逻辑，对相应的分区所对应的数据进行结合。
Reduce工作逻辑：
Reduce端的机器会去各个不同map端的机器上去下载map端处理好的临时文件。所有文件下载好后，会有一个小聚合，将所有文件进行合并。这个时候，如果有自定义的combine的逻辑，会按照自定义的逻辑对局部数据进行一个小聚合。然后使用归并排序生成一个文件（存于本地磁盘的文件）。
这个文件之后的操作：
注意，这个文件的key都是有序的。
ReduceTask会先生成一个迭代器，这个迭代器的hasnext()方法判断逻辑是：
GroupingComparator比较器（可以先理解为：当前行的key和下一行的key是否相同）。
备注：这个比较器的作用是拆分不同迭代器的，可以自己定义区分逻辑。。。
这个迭代器的next()会将当前行的数据返回。
ReduceTask会先调用自定义的reduce()方法。方法中自动传递一个迭代器。同一个key的数据生成一个迭代器。ReduceTask每次调用一个迭代器，直到所有的key对应的迭代器全部被调用完毕。
Reduce()方法里当同一个key的迭代器调用结束后，随之reduce()方法就会结束。
迭代器总结：也就是说，在一个reduceTask上，不同key的数据生成不同的迭代器，然后按照顺序依次调用reduce()方法，每个reduce方法对应一个key的迭代器，直到所有key的迭代器全部被调用完。
