Hadoop和spark為何要對key進行排序

本篇內(nèi)容介紹了“Hadoop和spark為何要對key進行排序”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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1.思考

只要對hadoop中mapreduce的原理清楚的都熟知下面的整個流程運行原理，其中涉及到至少三次排序，分別是溢寫快速排序，溢寫歸并排序，reduce拉取歸并排序，而且排序是默認(rèn)的，即天然排序的，那么為什么要這么做的，設(shè)計原因是什么。先給個結(jié)論，為了整體更穩(wěn)定，輸出滿足多數(shù)需求，前者體現(xiàn)在不是采用hashShuffle而是sortShuffle ,后者體現(xiàn)在預(yù)計算，要知道排序后的數(shù)據(jù)，在后續(xù)數(shù)據(jù)使用時的會方便很多，比如體現(xiàn)索引的地方,如reduce拉取數(shù)據(jù)時候。

2.MapReduce原理分析

在分析設(shè)計原因之前，先理解一下整個過程，在map階段，根據(jù)預(yù)先定義的partition規(guī)則進行分區(qū)，map首先將輸出寫到緩存中，當(dāng)緩存內(nèi)容達到閾值時，將結(jié)果spill到硬盤，每一次spill都會在硬盤產(chǎn)生一個spill文件，因此一個map task可能會產(chǎn)生多個spill文件，其中在每次spill的時候會對key進行排序。接下來進入shuffle階段，當(dāng)map寫出最后一個輸出，需要在map端進行一次merge操作，按照partition和partition內(nèi)的key進行歸并排序（合并+排序），此時每個partition內(nèi)按照key值整體有序。然后開始第二次merge，這次是在reduce端，在此期間數(shù)據(jù)在內(nèi)存和磁盤上都有，其實這個階段的merge并不是嚴(yán)格意義上的排序，也是跟前面類似的合并+排序，只是將多個整體有序的文件merge成一個大的文件，最終完成排序工作。分析完整個過程后，是不是覺得如果自己實現(xiàn)MapReduce框架的話，考慮用HashMap 輸出map內(nèi)容即可。

2.1 MapTask運行機制詳解

整個流程圖如下：

詳細(xì)步驟：

1. 首先，讀取數(shù)據(jù)組件InputFormat（默認(rèn)TextInputFormat）會通過getSplits方法對輸?入?目錄中文件進行邏輯切?片規(guī)劃得到splits，有多少個split就對應(yīng)啟動多少個MapTask。split與block的對應(yīng)關(guān)系默認(rèn)是?對?。

2. 將輸入文件切分為splits之后，由RecordReader對象（默認(rèn)LineRecordReader）進行讀取，以\n作為分隔符，讀取?行數(shù)據(jù)，返回<key，value>。Key表示每?行行?首字符偏移值，value表示這?行文本內(nèi)容。

3. 讀取split返回<key,value>，進?入?用戶自己繼承的Mapper類中，執(zhí)行用戶重寫的map函數(shù)。RecordReader讀取?行這里調(diào)用一次。

4. map邏輯完之后，將map的每條結(jié)果通過context.write進?行行collect數(shù)據(jù)收集。在collect中，會先對其進行分區(qū)處理，默認(rèn)使用HashPartitioner。MapReduce提供Partitioner接口，它的作用就是根據(jù)key或value及reduce的數(shù)量來決定當(dāng)前的這對輸出數(shù)據(jù)最終應(yīng)該交由哪個reduce task處理。默認(rèn)對key hash后再以reduce task數(shù)量量取模。默認(rèn)的取模方式只是為了平均reduce的處理能力，如果用戶自己對Partitioner有需求，可以訂制并設(shè)置到job上。

5. 接下來，會將數(shù)據(jù)寫入內(nèi)存，內(nèi)存中這?片區(qū)域叫做環(huán)形緩沖區(qū)，緩沖區(qū)的作用是批量量收集map結(jié)果，減少磁盤IO的影響。我們的key/value對以及Partition的結(jié)果都會被寫?入緩沖區(qū)。當(dāng)然寫?入之前，key與value值都會被序列列化成字節(jié)數(shù)組

• 環(huán)形緩沖區(qū)其實是一個數(shù)組，數(shù)組中存放著key、value的序列化數(shù)據(jù)和key、value的元數(shù)據(jù)信息，包括partition、key的起始位置、value的起始位置以及value的長度。環(huán)形結(jié)構(gòu)是一個抽象概念。

• 緩沖區(qū)是有大小限制，默認(rèn)是100MB。當(dāng)map task的輸出結(jié)果很多時，就可能會撐爆內(nèi)存，所以需要在一定條件下將緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)臨時寫?入磁盤，然后重新利利?用這塊緩沖區(qū)。這個從內(nèi)存往磁盤寫數(shù)據(jù)的過程被稱為Spill，中文可譯為溢寫。這個溢寫是由單獨線程來完成，不影響往緩沖區(qū)寫map結(jié)果的線程。溢寫線程啟動時不不應(yīng)該阻?止map的結(jié)果輸出，所以整個緩沖區(qū)有個溢寫的?比例例spill.percent。這個?比例例默認(rèn)是0.8，也就是當(dāng)緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)已經(jīng)達到閾值（buffer size * spillpercent = 100MB * 0.8 = 80MB），溢寫線程啟動，鎖定這80MB的內(nèi)存，執(zhí)行溢寫過程Maptask的輸出結(jié)果還可以往剩下的20MB內(nèi)存中寫，互不不影響、

6. 當(dāng)溢寫線程啟動后，需要對這80MB空間內(nèi)的key做排序(Sort)。排序是MapReduce模型默認(rèn)的?行行為!

• 如果job設(shè)置過Combiner，那么現(xiàn)在就是使?用Combiner的時候了了。將有相同key的key/value對的value加起來，減少溢寫到磁盤的數(shù)據(jù)量量。Combiner會優(yōu)化MapReduce的中間結(jié)果，所以它在整個模型中會多次使用。

• 那哪些場景才能使?用Combiner呢？從這?里里分析，Combiner的輸出是Reducer的輸?，Combiner絕不不能改變最終的計算結(jié)果。Combiner只應(yīng)該?用于那種Reduce的輸入key/value與輸出key/value類型完全一致，且不不影響最終結(jié)果的場景。?比如累加，最?大值等。Combiner的使?用一定得慎重如果用的好，它對job執(zhí)?行行效率有幫助，反之會影響reduce的最終結(jié)果

7. 合并溢寫文件：每次溢寫會在磁盤上生成一個臨時文件（寫之前判斷是否有combiner），如果map的輸出結(jié)果真的很大，有多次這樣的溢寫發(fā)生，磁盤上相應(yīng)的就會有多個臨時文件存在。當(dāng)整個數(shù)據(jù)處理理結(jié)束之后開始對磁盤中的臨時文件進?行行merge合并，因為最終文件只有一個，寫?磁盤，并且為這個文件提供了一個索文件，以記錄每個reduce對應(yīng)數(shù)據(jù)的偏移量量。

2.2 ReduceTask運行機制詳解

Reduce?大致分為copy、sort、reduce三個階段，重點在前兩個階段。copy階段包含?一個 eventFetcher來獲取已完成的map列列表，由Fetcher線程去copy數(shù)據(jù)，在此過程中會啟動兩個merge線程，分別為inMemoryMerger和onDiskMerger，分別將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)merge到磁盤和將磁盤中的數(shù)據(jù)進?merge。待數(shù)據(jù)copy完成之后，copy階段就完成了，開始進?行行sort階段，sort階段主要是執(zhí)?finalMerge操作，純粹的sort階段，完成之后就是reduce階段，調(diào)?用?用戶定義的reduce函數(shù)進?處理。 詳細(xì)步驟

2.2.1 Copy階段

簡單地拉取數(shù)據(jù)。Reduce進程啟動一些數(shù)據(jù)copy線程(Fetcher)，通過HTTP方式請求maptask獲取屬于自己的文件。

2.2.2 Merge階段

Merge階段。這?里里的merge如map端的merge動作，只是數(shù)組中存放的是不不同map端copy來的數(shù)值。Copy過來的數(shù)據(jù)會先放入內(nèi)存緩沖區(qū)中，這?里里的緩沖區(qū)大小要?比map端的更更為靈活。merge有三種形式：內(nèi)存到內(nèi)存；內(nèi)存到磁盤；磁盤到磁盤。默認(rèn)情況下第?一種形式不不啟?用。當(dāng)內(nèi)存中的數(shù)據(jù)量量到達一定閾值，就啟動內(nèi)存到磁盤的merge。與map 端類似，這也是溢寫的過程，這個過程中如果你設(shè)置有Combiner，也是會啟?用的，然后在磁盤中生成了了眾多的溢寫文件。第二種merge方式?一直在運?行行，直到?jīng)]有map端的數(shù)據(jù)時才結(jié)束，然后啟動第三種磁盤到磁盤的merge方式生成最終的文件。

2.2.3 合并排序

把分散的數(shù)據(jù)合并成一個?大的數(shù)據(jù)后，還會再對合并后的數(shù)據(jù)排序。對排序后的鍵值對調(diào)?用reduce方法，鍵相等的鍵值對調(diào)?用一次reduce方法，每次調(diào)?用會產(chǎn)生零個或者多個鍵值對，最后把這些輸出的鍵值對寫入到HDFS文件中。

“Hadoop和spark為何要對key進行排序”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！

本文題目：Hadoop和spark為何要對key進行排序
本文URL：http://muchs.cn/article10/ispddo.html

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