MapReduce的shuffle过程详解（分片、分区、合并、归并。。。）

川长思鸟来 2023-06-19 13:27 8阅读 0赞

shuffle过程  
shuffle概念  
shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。在shuffle之前，也就是在map阶段，MapReduce会对要处理的数据进行分片（split）操作，为每一个分片分配一个MapTask任务。接下来map()函数会对每一个分片中的每一行数据进行处理得到键值对（key,value），其中key为偏移量，value为一行的内容。此时得到的键值对又叫做“中间结果”。此后便进入shuffle阶段，由此可以看出shuffle阶段的作用是处理“中间结果”。

此处应该想一下，为什么需要shuffle，它的作用是什么？

在了解shuffle的具体流程之前，应先对以下两个概念有所了解：

block块（物理划分）  
block是HDFS中的基本存储单位，hadoop1.x默认大小为64M而hadoop2.x默认块大小为128M。文件上传到HDFS，就要划分数据成块，这里的划分属于物理的划分（实现机制也就是设置一个read方法，每次限制最多读128M的数据后调用write进行写入到hdfs），块的大小可通过 dfs.block.size配置。block采用冗余机制保证数据的安全：默认为3份，可通过dfs.replication配置。注意：当更改块大小的配置后，新上传的文件的块大小为新配置的值，以前上传的文件的块大小为以前的配置值。

split分片（逻辑划分）  
Hadoop中split划分属于逻辑上的划分，目的只是为了让map task更好地获取数据。split是通过hadoop中的InputFormat接口中的getSplit（）方法得到的。那么，split的大小具体怎么得到呢？

首先介绍几个数据量：

totalSize：整个mapreduce job输入文件的总大小。

numSplits：来自job.getNumMapTasks()，即在job启动时用户利用 org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setNumMapTasks(int n)设置的值，从方法的名称上看，是用于设置map的个数。但是，最终map的个数也就是split的个数并不一定取用户设置的这个值，用户设置的map个数值只是给最终的map个数一个提示，只是一个影响因素，而不是决定因素。

goalSize：totalSize/numSplits，即期望的split的大小，也就是每个mapper处理多少的数据。但也仅仅是期望。

minSize：split的最小值，该值可由两个途径设置：

1.通过子类重写方法protected void setMinSplitSize(long minSplitSize)进行设置。一般情况为1，特殊情况除外

2.通过配置文件中的mapred.min.split.size进行设置

最终取两者中的最大值！

split计算公式：finalSplitSize=max(minSize,min(goalSize,blockSize))

shuffle流程概括  
因为频繁的磁盘I/O操作会严重的降低效率，因此“中间结果”不会立马写入磁盘，而是优先存储到map节点的“环形内存缓冲区”，在写入的过程中进行分区（partition），也就是对于每个键值对来说，都增加了一个partition属性值，然后连同键值对一起序列化成字节数组写入到缓冲区（缓冲区采用的就是字节数组，默认大小为100M）。当写入的数据量达到预先设置的阙值后（mapreduce.map.io.sort.spill.percent,默认0.80，或者80%）便会启动溢写出线程将缓冲区中的那部分数据溢出写（spill）到磁盘的临时文件中，并在写入前根据key进行排序（sort）和合并（combine，可选操作）。溢出写过程按轮询方式将缓冲区中的内容写到mapreduce.cluster.local.dir属性指定的目录中。当整个map任务完成溢出写后，会对磁盘中这个map任务产生的所有临时文件（spill文件）进行归并（merge）操作生成最终的正式输出文件，此时的归并是将所有spill文件中的相同partition合并到一起，并对各个partition中的数据再进行一次排序（sort），生成key和对应的value-list，文件归并时，如果溢写文件数量超过参数min.num.spills.for.combine的值（默认为3）时，可以再次进行合并。至此，map端shuffle过程结束，接下来等待reduce task来拉取数据。对于reduce端的shuffle过程来说，reduce task在执行之前的工作就是不断地拉取当前job里每个map task的最终结果，然后对从不同地方拉取过来的数据不断地做merge最后合并成一个分区相同的大文件，然后对这个文件中的键值对按照key进行sort排序，排好序之后紧接着进行分组，分组完成后才将整个文件交给reduce task处理。

纠正：分区好像是发生在溢出写过程之前，也就是当满足溢出写条件时，首先进行分区，然后分区内排序，并且选择性的combine，最后写出到磁盘。

下图是shuffle的官方流程图：

结合下面三张图可以清楚地理解shuffle过程

shuffle详细流程  
Map端shuffle  
①分区partition

②写入环形内存缓冲区

③执行溢出写

排序sort--->合并combiner--->生成溢出写文件

④归并merge

① 分区Partition

在将map()函数处理后得到的（key,value）对写入到缓冲区之前，需要先进行分区操作，这样就能把map任务处理的结果发送给指定的reducer去执行，从而达到负载均衡，避免数据倾斜。MapReduce提供默认的分区类（HashPartitioner），其核心代码如下：

public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> \{  
   
  /\*\* Use \{@link Object\#hashCode()\} to partition. \*/  
  public int getPartition(K key, V value,  
                          int numReduceTasks) \{  
    return (key.hashCode() & Integer.MAX\_VALUE) % numReduceTasks;  
  \}  
   
\}  
   
getPartition()方法有三个参数，前两个指的是mapper任务输出的键值对，而第三个参数指的是设置的reduce任务的数量，默认值为1。因为任何整数与1相除的余数肯定是0。也就是说默认的getPartition()方法的返回值总是0，也就是Mapper任务的输出默认总是送给同一个Reducer任务，最终只能输出到一个文件中。如果想要让mapper输出的结果给多个reducer处理，那么只需要写一个类，让其继承Partitioner类，并重写getPartition()方法，让其针对不同情况返回不同数值即可。并在最后通过job设置指定分区类和reducer任务数量即可。

②写入环形内存缓冲区

因为频繁的磁盘I/O操作会严重的降低效率，因此“中间结果”不会立马写入磁盘，而是优先存储到map节点的“环形内存缓冲区”，并做一些预排序以提高效率，当写入的数据量达到预先设置的阙值后便会执行一次I/O操作将数据写入到磁盘。每个map任务都会分配一个环形内存缓冲区，用于存储map任务输出的键值对（默认大小100MB，mapreduce.task.io.sort.mb调整）以及对应的partition，被缓冲的（key,value）对已经被序列化（为了写入磁盘）。

③执行溢写出

一旦缓冲区内容达到阈值（mapreduce.map.io.sort.spill.percent,默认0.80，或者80%），就会会锁定这80%的内存，并在每个分区中对其中的键值对按键进行sort排序，具体是将数据按照partition和key两个关键字进行排序，排序结果为缓冲区内的数据按照partition为单位聚集在一起，同一个partition内的数据按照key有序。排序完成后会创建一个溢出写文件（临时文件），然后开启一个后台线程把这部分数据以一个临时文件的方式溢出写（spill）到本地磁盘中（如果客户端自定义了Combiner（相当于map阶段的reduce），则会在分区排序后到溢写出前自动调用combiner，将相同的key的value相加，这样的好处就是减少溢写到磁盘的数据量。这个过程叫“合并”）。剩余的20%的内存在此期间可以继续写入map输出的键值对。溢出写过程按轮询方式将缓冲区中的内容写到mapreduce.cluster.local.dir属性指定的目录中。

合并Combiner  
如果指定了Combiner，可能在两个地方被调用：   
1.当为作业设置Combiner类后，缓存溢出线程将缓存存放到磁盘时，就会调用；   
2.缓存溢出的数量超过mapreduce.map.combine.minspills（默认3）时，在缓存溢出文件合并的时候会调用

合并（Combine）和归并（Merge）的区别：   
两个键值对<“a”,1>和<“a”,1>，如果合并，会得到<“a”,2>，如果归并，会得到<“a”,<1,1>>

特殊情况：当数据量很小，达不到缓冲区阙值时，怎么处理？

对于这种情况，目前看到有两种不一样的说法：

①不会有写临时文件到磁盘的操作，也不会有后面的合并。

②最终也会以临时文件的形式存储到本地磁盘

至于真实情况是怎么样的，我还不清楚。。。

④归并merge

当一个map task处理的数据很大，以至于超过缓冲区内存时，就会生成多个spill文件。此时就需要对同一个map任务产生的多个spill文件进行归并生成最终的一个已分区且已排序的大文件。配置属性mapreduce.task.io.sort.factor控制着一次最多能合并多少流，默认值是10。这个过程包括排序和合并（可选），归并得到的文件内键值对有可能拥有相同的key，这个过程如果client设置过Combiner，也会合并相同的key值的键值对（根据上面提到的combine的调用时机可知）。

溢出写文件归并完毕后，Map将删除所有的临时溢出写文件，并告知NodeManager任务已完成，只要其中一个MapTask完成，ReduceTask就开始复制它的输出（Copy阶段分区输出文件通过http的方式提供给reducer）

压缩   
写磁盘时压缩map端的输出，因为这样会让写磁盘的速度更快，节约磁盘空间，并减少传给reducer的数据量。默认情况下，输出是不压缩的(将mapreduce.map.output.compress设置为true即可启动）

Reduce端shuffle  
①复制copy

②归并merge

③reduce

结合下面这张图可以直观感受reduce端的shuffle过程

①复制copy

Reduce进程启动一些数据copy线程，通过HTTP方式请求MapTask所在的NodeManager以获取输出文件。   
NodeManager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。而每个map任务的完成时间可能不同，因此只要有一个任务完成，reduce任务就开始复制其输出。

reduce任务有少量复制线程，因此能够并行取得map输出。默认线程数为5，但这个默认值可以通过mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies属性进行设置。

【Reducer如何知道自己应该处理哪些数据呢？】   
因为Map端进行partition的时候，实际上就相当于指定了每个Reducer要处理的数据(partition就对应了Reducer)，所以Reducer在拷贝数据的时候只需拷贝与自己对应的partition中的数据即可。每个Reducer会处理一个或者多个partition。

【reducer如何知道要从哪台机器上去的map输出呢？】   
map任务完成后，它们会使用心跳机制通知它们的application master、因此对于指定作业，application master知道map输出和主机位置之间的映射关系。reducer中的一个线程定期询问master以便获取map输出主机的位置。知道获得所有输出位置。

②归并merge

Copy 过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里的缓冲区大小要比 map 端的更为灵活，它基于 JVM 的 heap size 设置，因为 Shuffle 阶段 Reducer 不运行，所以应该把绝大部分的内存都给 Shuffle 用。

Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，如果内存缓冲区中能放得下这次数据的话就直接把数据写到内存中，即内存到内存merge。Reduce要向每个Map去拖取数据，在内存中每个Map对应一块数据，当内存缓存区中存储的Map数据占用空间达到一定程度的时候，开始启动内存中merge，把内存中的数据merge输出到磁盘上一个文件中，即内存到磁盘merge。与map端的溢写类似，在将buffer中多个map输出合并写入磁盘之前，如果设置了Combiner，则会化简压缩合并的map输出。Reduce的内存缓冲区可通过mapred.job.shuffle.input.buffer.percent配置，默认是JVM的heap size的70%。内存到磁盘merge的启动门限可以通过mapred.job.shuffle.merge.percent配置，默认是66%。

当属于该reducer的map输出全部拷贝完成，则会在reducer上生成多个文件（如果拖取的所有map数据总量都没有内存缓冲区，则数据就只存在于内存中），这时开始执行合并操作，即磁盘到磁盘merge，Map的输出数据已经是有序的，Merge进行一次合并排序，所谓Reduce端的sort过程就是这个合并的过程，采取的排序方法跟map阶段不同，因为每个map端传过来的数据是排好序的，因此众多排好序的map输出文件在reduce端进行合并时采用的是归并排序，针对键进行归并排序。一般Reduce是一边copy一边sort，即copy和sort两个阶段是重叠而不是完全分开的。最终Reduce shuffle过程会输出一个整体有序的数据块。

③reduce

当一个reduce任务完成全部的复制和排序后，就会针对已根据键排好序的Key构造对应的Value迭代器。这时就要用到分组，默认的根据键分组，自定义的可是使用 job.setGroupingComparatorClass()方法设置分组函数类。对于默认分组来说，只要这个比较器比较的两个Key相同，它们就属于同一组，它们的 Value就会放在一个Value迭代器，而这个迭代器的Key使用属于同一个组的所有Key的第一个Key。

在reduce阶段，reduce()方法的输入是所有的Key和它的Value迭代器。此阶段的输出直接写到输出文件系统，一般为HDFS。如果采用HDFS，由于NodeManager也运行数据节点，所以第一个块副本将被写到本地磁盘。

1、当reduce将所有的map上对应自己partition的数据下载完成后，reducetask真正进入reduce函数的计算阶段。由于reduce计算时同样是需要内存作为buffer，可以用mapreduce.reduce.input.buffer.percent（default 0.0）(源代码MergeManagerImpl.java：674行)来设置reduce的缓存。

这个参数默认情况下为0，也就是说，reduce是全部从磁盘开始读处理数据。如果这个参数大于0，那么就会有一定量的数据被缓存在内存并输送给reduce，当reduce计算逻辑消耗内存很小时，可以分一部分内存用来缓存数据，可以提升计算的速度。所以默认情况下都是从磁盘读取数据，如果内存足够大的话，务必设置该参数让reduce直接从缓存读数据，这样做就有点Spark Cache的感觉。

2、Reduce在这个阶段，框架为已分组的输入数据中的每个键值对对调用一次 reduce(WritableComparable,Iterator, OutputCollector, Reporter)方法。Reduce任务的输出通常是通过调用 OutputCollector.collect(WritableComparable,Writable)写入文件系统的。

关于分组的深入理解，请看这篇文章：https://mp.csdn.net/postedit/81778972

理解还不是很深刻，需要实践来检验和探索。如有错误，请大家不吝指正！！！

参考文章：

https://blog.csdn.net/u014374284/article/details/49205885 （相对来说，感觉这篇写的最好）

https://blog.csdn.net/lb812913059/article/details/79899644

https://blog.csdn.net/lb812913059/article/details/79899798

https://www.cnblogs.com/DianaCody/p/5425658.html

。。。（还有很多）  
————————————————  
版权声明：本文为CSDN博主「ASN\_forever」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。  
原文链接：https://blog.csdn.net/asn\_forever/article/details/81233547