一、mapreduce计算的主要流程

1. 分片、格式化数据

输入Map阶段的数据源，必须经过分片和格式化操作。其中：

分片操作：指的是将源文件划分为大小相等的小数据块（Hadoop2.x中默认128M），也就是分片(split)，Hadoop会为每一个分片构建一个Map任务，并由该任务运行自定义的map()函数，从而处理分片里的每一条记录；格式化操作：将划分好的分片（split）格式化为键值对形式的数据，其中，key代表偏移量，value代表每一行内容。

2. 执行MapTask

每个Map任务都有一个内存缓冲区（缓冲区大小100M），输入的分片（split）数据经过Map任务处理后的中间结果，会写入内存缓冲区中。如果写入的数据达到内存缓冲的阀值（80M），会启动一个线程将内存中的溢出数据写入磁盘，同时不影响map中间结果继续写入缓冲区。在溢写过程中，MapReduce框架会对Key进行排序，如果中间结果比较大，会形成多个溢写文件，最后的缓冲区数据也会全部溢写入磁盘形成一个溢写文件，如果是多个溢写文件，则最后合并所有的溢写文件为一个文件。

3. 执行Shuffle过程

MapReduce工作过程中，map阶段处理的数据如何传递给Reduce阶段，这是MapReduce框架中关键的一个过程，这个过程叫做Shuffle。Shuffle会将MapTask输出的处理结果数据，分发给ReduceTask，并在分发的过程中，对数据按key进行分区和排序。

4. 执行ReduceTask

输入ReduceTask的数据流是形式，用户可以自定义reduce()方法进行逻辑处理，最终以的形式输出。

5. 写入文件

MapReduce框架会自动把ReduceTask生成的传入OutputFormat的write方法，实现文件的写入操作。

延伸阅读：

二、MapReduce的概念

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念”Map（映射）”和”Reduce（归约）”，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

以上就是关于mapreduce计算的内容希望对大家有帮助。

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