mapreduce运行卡住 mapreduce运行模式

1.MapReduce 的输入和输出

MapReduce 框架运转在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对，同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。

一个 MapReduce 作业的输入和输出类型如下图所示：可以看出在整个标准的流程中，会有三组<key,value>键值对类型的存在。

2.MapReduce 的处理流程解析

2.1Mapper 任务执行过程详解

• 第一阶段是把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片，形成切片规划。默认情况下，Split size = Block size。每一个切片由一个MapTask 处理。（getSplits）  
• 第二阶段是对切片中的数据按照一定的规则解析成<key,value>对。默认规则是把每一行文本内容解析成键值对。key 是每一行的起始位置(单位是字节)，value 是本行的文本内容。（TextInputFormat）
• 第三阶段是调用 Mapper 类中的 map 方法。上阶段中每解析出来的一个<k,v>，调用一次 map 方法。每次调用 map 方法会输出零个或多个键值对。
• 第四阶段是按照一定的规则对第三阶段输出的键值对进行分区。默认是只有一个区。分区的数量就是 Reducer 任务运行的数量。默认只有一个Reducer 任务。
• 第五阶段是对每个分区中的键值对进行排序。首先，按照键进行排序，对于键相同的键值对，按照值进行排序。比如三个键值对<2,2>、<1,3>、<2,1>，键和值分别是整数。那么排序后的结果是<1,3>、<2,1>、<2,2>。如果有第六阶段，那么进入第六阶段；如果没有，直接输出到文件中。
• 第六阶段是对数据进行局部聚合处理，也就是 combiner 处理。键相等的键值对会调用一次 reduce 方法。经过这一阶段，数据量会减少。本阶段默认是没有的。

2.2Reducer 任务执行过程详解

• 第一阶段是 Reducer 任务会主动从 Mapper 任务复制其输出的键值对。Mapper 任务可能会有很多，因此 Reducer 会复制多个 Mapper 的输出。
• 第二阶段是把复制到 Reducer 本地数据，全部进行合并，即把分散的数据合并成一个大的数据。再对合并后的数据排序。
• 第三阶段是对排序后的键值对调用 reduce 方法。键相等的键值对调用一次reduce 方法，每次调用会产生零个或者多个键值对。最后把这些输出的键值对写入到 HDFS 文件中。

在整个MapReduce程序的开发过程中，我们最大的工作量是覆盖map函数和覆盖reduce函数。