大家都熟悉文件系統(tǒng)，在對(duì)HDFS進(jìn)行分析前，我們并沒(méi)有花很多的時(shí)間去介紹HDFS的背景，畢竟大家對(duì)文件系統(tǒng)的還是有一定的理解的，而且也有很好的文檔。在分析Hadoop的MapReduce部分前，我們還是先了解系統(tǒng)是如何工作的，然后再進(jìn)入我們的分析部分。下面的圖來(lái)自http://horicky.blogspot.com/2008/11/hadoop-mapreduce-implementation.html，是我看到的講MapReduce最好的圖。

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以Hadoop帶的wordcount為例子（下面是啟動(dòng)行）：
hadoop jar hadoop-0.19.0-examples.jar wordcount /usr/input/usr/output
用戶(hù)提交一個(gè)任務(wù)以后，該任務(wù)由JobTracker協(xié)調(diào)，先執(zhí)行Map階段（圖中M1，M2和M3），然后執(zhí)行Reduce階段（圖中R1和R2）。Map階段和Reduce階段動(dòng)作都受TaskTracker監(jiān)控，并運(yùn)行在獨(dú)立于TaskTracker的Java虛擬機(jī)中。
我們的輸入和輸出都是HDFS上的目錄（如上圖所示）。輸入由InputFormat接口描述，它的實(shí)現(xiàn)如ASCII文件，JDBC數(shù)據(jù)庫(kù)等，分別處理對(duì)于的數(shù)據(jù)源，并提供了數(shù)據(jù)的一些特征。通過(guò)InputFormat實(shí)現(xiàn)，可以獲取InputSplit接口的實(shí)現(xiàn)，這個(gè)實(shí)現(xiàn)用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分（圖中的splite1到splite5，就是劃分以后的結(jié)果），同時(shí)從InputFormat也可以獲取RecordReader接口的實(shí)現(xiàn)，并從輸入中生成<k,v>對(duì)。有了<k,v>，就可以開(kāi)始做map操作了。
map操作通過(guò)context.collect（最終通過(guò)OutputCollector. collect）將結(jié)果寫(xiě)到context中。當(dāng)Mapper的輸出被收集后，它們會(huì)被Partitioner類(lèi)以指定的方式區(qū)分地寫(xiě)出到輸出文件里。我們可以為Mapper提供Combiner，在Mapper輸出它的<k,v>時(shí)，鍵值對(duì)不會(huì)被馬上寫(xiě)到輸出里，他們會(huì)被收集在list里（一個(gè)key值一個(gè)list），當(dāng)寫(xiě)入一定數(shù)量的鍵值對(duì)時(shí)，這部分緩沖會(huì)被Combiner中進(jìn)行合并，然后再輸出到Partitioner中（圖中M1的黃顏色部分對(duì)應(yīng)著Combiner和Partitioner）。
Map的動(dòng)作做完以后，進(jìn)入Reduce階段。這個(gè)階段分3個(gè)步驟：混洗（Shuffle），排序（sort）和reduce。
混洗階段，Hadoop的MapReduce框架會(huì)根據(jù)Map結(jié)果中的key，將相關(guān)的結(jié)果傳輸?shù)侥骋粋€(gè)Reducer上（多個(gè)Mapper產(chǎn)生的同一個(gè)key的中間結(jié)果分布在不同的機(jī)器上，這一步結(jié)束后，他們傳輸都到了處理這個(gè)key的Reducer的機(jī)器上）。這個(gè)步驟中的文件傳輸使用了HTTP協(xié)議。
排序和混洗是一塊進(jìn)行的，這個(gè)階段將來(lái)自不同Mapper具有相同key值的<key,value>對(duì)合并到一起。

Reduce階段，上面通過(guò)Shuffle和sort后得到的<key, (list of values)>會(huì)送到Reducer. reduce方法中處理，輸出的結(jié)果通過(guò)OutputFormat，輸出到DFS中。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Hadoop源代码分析（MapReduce概论）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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