详解MapReduceShuffle机制

Shuffle过程，也称Copy阶段。reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定的阀值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。

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MAP端

map函数开始产生输出时，并不是简单地将它写到磁盘上。这个过程更复杂，它利用缓冲的方式写到内存并出于效率的目的进行预排序。

每个map任务都有一个环形缓冲区用于存储任务输出。在默认情况下，缓冲区的大小为100MB，这个值可以通过mapreduce.task.io.sort.mb属性来调整。一旦缓冲内容达到阈值（mapreduce.map.sort.spill.percent，默认为80%），一个后台线程便开始把内容溢写（spill）到磁盘，在溢写到磁盘的过程中，map输出继续写道缓冲区，但如果在此期间缓冲区被写满，map会被阻塞直到磁盘过程完成。溢写过程按轮询方式将缓冲区的内容写到mapreduce.cluster.local.dir属性在作业特定子目录下的指定的目录中。在写磁盘之前，线程首先根据数据最终要传的reducer把数据划分成相应的分区（partition，用户也可自定义分区函数，但默认的partitioner通过哈希函数来分区，也很高效）。在每个分区中，后台线程按键进行内存中排序，如果有一个combiner函数，它就在排序后的输出上运行。运行combiner函数使得map输出结果更紧凑，因此减少写到磁盘的数据和传递给reducer的数据。

每次内存缓冲区达到溢出阈值时，就会新建一个溢出文件（spill file），因此，在map任务写完其最后一个输出记录后，会有几个溢写文件。在任务完成之前，溢写文件被合并成一个已分区且已排序的输出文件。配置属性是mapreduce.task.io.sort.factor控制着一次最多能合并多少流，默认值是10.

如果至少存在3个溢写文件（通过mapreduce.map.combine.minspills属性设置）时，则combiner就会在输出文件写到磁盘之前再次运行。combiner可以在输入上反复运行，但并不影响最终结果。如果只有1个或者2个溢写文件，那么由于map输出规模减少，因此不值得调用combiner带来的开销，因此不会为该map输出再次运行combiner。

在将压缩map输出写到磁盘的过程中对他进行压缩往往是一个很好的主意，因为这样写磁盘的速度更快，节约磁盘空间，并且减少传给reducer的数据量。在默认情况下，输出时不压缩的，但只要将mapreduce.map.output.compress设置为true，就可以轻松使用此功能。使用的压缩库由mapreduce.map.output.compress.codec指定。

reducer通过HTTP得到输出文件的分区。用于文件分区的工作线程的数量由任务的mapreduce.shuffle.max.threads属性控制，此设置针对的是每一个节点管理器，而不是针对每个map任务。默认值0将最大线程数设置为机器中处理器数量的两倍。

REDUCE端

现在转到处理过程的reduce部分。map输出文件位于运行map任务的tasktracker的本地磁盘（注意，尽管map输出经常写到map tasktracker 的本地磁盘，但reduce输出并不这样），现在，tasktracker需要为分区文件运行reduce任务。并且，reduce任务需要集群上若干个map任务的map输出作为其特殊的分区文件。每个map任务的完成时间可能不同，因此在每个任务完成时，reduce任务就开始复制其输出。这就是reduce任务的复制阶段。reduce任务有少量复制线程，因此能够并行取得map输出。默认值是5个线程，但这个默认值可以修改设置mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies属性即可。

如果map输出相当小，会被复制到reduce任务JVM的内存（缓冲区大小由mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent属性控制，指定用于此用途的堆空间的百分比），否则，map输出被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值大小（由mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent决定）或者达到map输出阈值（由mapreduce.reduce.merge.inmen.threshold控制），则合并后溢出写到磁盘中。如果指定combiner，则在合并期间运行它以降低写入硬盘的数据量。

随着磁盘上副本增多，后台线程会将它们合并为更大的、排好序的文件。这会为后面的合并节省一些时间。注意，为了合并，压缩的map输出（通过map任务）都必须在内存中被解压缩。

复制完所有map输出后，reduce任务进入排序阶段（更恰当的说法是合并阶段，因为排序是在map端进行的），这个阶段将合并map输出，维持其顺序排序。这是循环进行的。比如，如果有50个map输出，而合并因子是10（10为默认设置，由mapreduce.task.io.sort.factor属性设置，与map的合并类似），合并将进行5趟，每趟将10个文件合并成一个文件，因此最后有5个中间文件。

在最后阶段，即reduce阶段，直接把数据输入reduce函数，从而省略了一次磁盘往返行程，并没有将这5个文件合并成一个已排序的文件作为最后一趟。最后的合并可以来自内存和磁盘片段。

每趟合并的文件数实际上比事例中展示有所不同。目标是合并最少数量的文件以便满足于最后一趟的合并系数。因此如果有40个文件，我们并不会在四趟中每趟合并10个文件从而得到4个文件。相反，第一趟只合并4个文件，随后的三趟合并完整的10个文件。在最后一趟中，4个已合并的文件和余下的6个（未合并的）文件合计10个。

在reduce阶段，对已排序输出中的每个键都调用reduce函数。此阶段的输出直接写到输出文件系统，一般为HDFS（可自定义）。如果采用HDFS，由于节点管理器也运行数据节点，所以第一个块的副本将被写入到本地磁盘。

文章名称：详解MapReduceShuffle机制
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