MapReduce工作原理及流程

一、MapReduce工作原理

作业执行涉及4个独立的实体

1、客户端，用来提交MapReduce作业
2、JobTracker，用来协调作业的运行
3、TaskTracker，用来处理作业划分后的任务
4、HDFS，用来在其它实体间共享作业文件

首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job，
接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值

接下来它会做检查操作，这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端，接下来还要检查输入目录是否存在，如果不存在同样抛出错误，如果存在JobTracker会根据输入计算输入分片（Input Split），如果分片计算不出来也会抛出错误，至于输入分片我后面会做讲解的，这些都做好了JobTracker就会配置Job需要的资源了。

分配好资源后，JobTracker就会初始化作业，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，让配置好的作业调度器能调度到这个作业，作业调度器会初始化这个job，初始化就是创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。

初始化完毕后，作业调度器会获取输入分片信息（input split），每个分片创建一个map任务。

接下来就是任务分配了，这个时候tasktracker会运行一个简单的循环机制定期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员可以配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也可以通过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操作指令。

任务分配好后就是执行任务了。在任务执行时候jobtracker可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。当jobtracker获得了最后一个完成指定任务的tasktracker操作成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，然后当客户端查询job运行状态时候（注意：这个是异步操作），客户端会查到job完成的通知的。如果job中途失败，mapreduce也会有相应机制处理，一般而言如果不是程序员程序本身有bug，mapreduce错误处理机制都能保证提交的job能正常完成。

二、运行机制

在Hadoop中，一个MapReduce作业会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由Map任务以完全并行的方式处理

框架会对Map的输出先进行排序，然后把结果输入给Reduce任务。

作业的输入和输出都会被存储在文件系统中，整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经关闭的任务
　
MapReduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点，计算节点和存储节点都是在一起的

三、作业处理流程

按照时间顺序包括：
输入分片（input split）、
map阶段、
combiner阶段、
shuffle阶段和
reduce阶段。