一、分析MapReduce执行过程
MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图：
二、Mapper任务的执行过程详解
每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出。整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段，如图所示。
在上图中，把Mapper任务的运行过程分为六个阶段。
- 第一阶段是把输入文件按照一定的标准分片(InputSplit)，每个输入片的大小是固定的。默认情况下，输入片(InputSplit)的大小与数据块(Block)的大小是相同的。如果数据块(Block)的大小是默认值64MB，输入文件有两个，一个是32MB，一个是72MB。那么小的文件是一个输入片，大文件会分为两个数据块，那么是两个输入片。一共产生三个输入片。每一个输入片由一个Mapper进程处理。这里的三个输入片，会有三个Mapper进程处理。
- 第二阶段是对输入片中的记录按照一定的规则解析成键值对。有个默认规则是把每一行文本内容解析成键值对。“键”是每一行的起始位置(单位是字节)，“值”是本行的文本内容。
- 第三阶段是调用Mapper类中的map方法。第二阶段中解析出来的每一个键值对，调用一次map方法。如果有1000个键值对，就会调用1000次map方法。每一次调用map方法会输出零个或者多个键值对。
- 第四阶段是按照一定的规则对第三阶段输出的键值对进行分区。分区是基于键进行的。比如我们的键表示省份(如北京、上海、山东等)，那么就可以按照不同省份进行分区，同一个省份的键值对划分到一个区中。默认是只有一个区。分区的数量就是Reducer任务运行的数量。默认只有一个Reducer任务。
- 第五阶段是对每个分区中的键值对进行排序。首先，按照键进行排序，对于键相同的键值对，按照值进行排序。比如三个键值对<2,2>、<1,3>、<2,1>，键和值分别是整数。那么排序后的结果是<1,3>、<2,1>、<2,2>。如果有第六阶段，那么进入第六阶段；如果没有，直接输出到本地的linux文件中。
- 第六阶段是对数据进行归约处理，也就是reduce处理，通常情况下的Comber过程，键相等的键值对会调用一次reduce方法，经过这一阶段，数据量会减少，归约后的数据输出到本地的linxu文件中。本阶段默认是没有的，需要用户自己增加这一阶段的代码。
三、Reducer任务的执行过程详解
每个Reducer任务是一个java进程。Reducer任务接收Mapper任务的输出，归约处理后写入到HDFS中，可以分为如下图所示的几个阶段。
1、第一阶段是Reducer任务会主动从Mapper任务复制其输出的键值对，Mapper任务可能会有很多，因此Reducer会复制多个Mapper的输出。
2、第二阶段是把复制到Reducer本地数据，全部进行合并，即把分散的数据合并成一个大的数据，再对合并后的数据排序。
3、第三阶段是对排序后的键值对调用reduce方法，键相等的键值对调用一次reduce方法，每次调用会产生零个或者多个键值对，最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。
四、MapReduce原理
决定Mapper的数量
HDFS中数据的存储是以块的形式存储的，数据块的切分是物理切分，而split是在Block的基础上进行的逻辑切分。每一个split对应着一个Mapper进程。每个Split中的每条记录调用一次map方法。
一个文件被切分成多少个split就有多少个Mapper进程。
决定Reducer的数量
如： 10个key可以有1个reducer，但是这个reducer只能一次处理一个key，也就是说处理10次
10个key可以有大于10个reducer ，只不过有的reduce不进行key的处理。
10个key有10个reducer，这是最合理的分配，达到并行计算。
相同的key如何识别到指定的reducer进行计算呢？
对输出的key、value进行分区。
总结：Mapper阶段是并行读取处理的它的数量是由切片的数量决定的；Reducer阶段可以不并行，他的数量的是通过key进行规划，由人来决定。
五、hadoop运行原理之shuffle
hadoop的核心思想是MapReduce，但shuffle又是MapReduce的核心。shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程。首先看下这张图，就能了解shuffle所处的位置。图中的partitions、copy phase、sort phase所代表的就是shuffle的不同阶段。
shuffle被称作MapReduce的心脏，是MapReduce的核心。
由上图看出，每个数据切片由一个Mapper进程处理，也就是说mappper只是处理文件的一部分。
每一个Mapper进程都有一个环形的内存缓冲区，用来存储Map的输出数据，这个内存缓冲区的默认大小是100MB，当数据达到阙值0.8，也就是80MB的时候，一个后台的程序就会把数据溢写到磁盘中。在将数据溢写到磁盘的过程中要经过复杂的过程，首先要将数据进行分区排序（按照分区号如0，1,2），分区完以后为了避免Map输出数据的内存溢出，可以将Map的输出数据分为各个小文件再进行分区，这样map的输出数据就会被分为了具有多个小文件的分区已排序过的数据。然后将各个小文件分区数据进行合并成为一个大的文件（将各个小文件中分区号相同的进行合并）。
这个时候Reducer启动了三个分别为0,1,2。0号Reducer会取得0号分区 的数据；1号Reducer会取得1号分区的数据；2号Reducer会取得2号分区的数据。
一、Map端的shuffle
（1）在map端首先接触的是InputSplit，在InputSplit中含有DataNode中的数据，每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务，Mapper任务结束后产生<K2,V2>的输出，这些输出先存放在缓存中，每个map有一个环形内存缓冲区，用于存储任务的输出。默认大小100MB（io.sort.mb属性），一旦达到阀值0.8(io.sort.spil l.percent)，一个后台线程就把内容写到(spill)Linux本地磁盘中的指定目录（mapred.local.dir）下的新建的一个溢出写文件。
（2）写磁盘前，要进行partition、sort和combine等操作。通过分区，将不同类型的数据分开处理，之后对不同分区的数据进行排序，如果有Combiner，还要对排序后的数据进行combine。等最后记录写完，将全部溢出文件合并为一个分区且排序的文件。
（3）最后将磁盘中的数据送到Reduce中，从图中可以看出Map输出有三个分区，有一个分区数据被送到图示的Reduce任务中，剩下的两个分区被送到其他Reducer任务中。而图示的Reducer任务的其他的三个输入则来自其他节点的Map输出。
二、Reduce端的shuffle
Reduce端的shuffle主要包括三个阶段，copy、sort(merge)和reduce。
（1）Copy阶段：Reducer通过Http方式得到输出文件的分区。
reduce端可能从n个map的结果中获取数据，而这些map的执行速度不尽相同，当其中一个map运行结束时，reduce就会从JobTracker中获取该信息。map运行结束后TaskTracker会得到消息，进而将消息汇报给JobTracker，reduce定时从JobTracker获取该信息，reduce端默认有5个数据复制线程从map端复制数据。
（2）Merge阶段：如果形成多个磁盘文件会进行合并
从map端复制来的数据首先写到reduce端的缓存中，同样缓存占用到达一定阈值后会将数据写到磁盘中，同样会进行partition、combine、排序等过程。如果形成了多个磁盘文件还会进行合并，最后一次合并的结果作为reduce的输入而不是写入到磁盘中。
（3）Reducer的参数：最后将合并后的结果作为输入传入Reduce任务中。
最后就是Reduce过程了，在这个过程中产生了最终的输出结果，并将其写到HDFS上。
