MapReduce中partition、shuffle、combiner的作用与关系介绍


【MR】MapReduce中shuffle、partition、combiner的作用与关系
一，shuffle
(一)对shuffle的理解
shuffle的正常意思是洗牌或弄乱。它只代表reduce task获取map task的输出的过程，也可以理解为从map输出到reduce输入的整个过程。shuffle是MR的核心，也有把它称为奇迹发生的地方。这样MR的过程可以简化为下图


(二)为什么需要shuffle?
将MR简化过程图进行细化，就有了那张经典流程图


shuffle过程有一部分是在Map端，有一部分是在Reduce端，下文也将会分两部分来介绍Shuffle过程。
对于Hadoop集群，当我们在运行作业时，大部分的情况下，map task与reduce task的执行是分布在不同的节点上的，因此，很多情况下，reduce执行时需要跨节点去copy其他节点上的map task输出结果，这样造成了集群内部的网络资源消耗很严重，而且在节点的内部，相比于内存，磁盘I/O对性能的影响是非常严重的。如果集群中运行的job
有很多，那么task的执行对于集群内部网络的资源消费非常大。
因此，我们对于MR作业的shuffle过程的期望是：
1，将Map的输出数据完整地传输到Reduce端。
2，在传输数据时，尽可能得减少不必要的带宽消耗。
3，降低磁盘I/O的影响。
二，partition
(一)对partition的理解
partition意思为分开，划分。它分割map每个节点的结果，按照key分别映射给不同的reduce，也是可以自定义的。其实可以理解归类。也可以理解为根据key或value及reduce的数量来决定当前的这对输出数据最终应该交由哪个reduce task处理
partition的作用就是把这些数据归类。每个map任务会针对输出进行分区，及对每一个reduce任务建立一个分区。划分分区由用户定义的partition函数控制，默认使用哈希函数来划分分区。
HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。计算方法是
which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks，得到当前的目的reducer。
(二)partition过程
1，计算(key，value)所属与的分区。
当map输出的时候，写入缓存之前，会调用partition函数，计算出数据所属的分区，并且把这个元数据存储起来。
2，把属与同一分区的数据合并在一起。
当数据达到溢出的条件时(即达到溢出比例，启动线程准备写入文件前)，读取缓存中的数据和分区元数据，然后把属与同一分区的数据合并到一起。
(三)自定义partition函数

public static class Partition extends Partitioner {
@Override
public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value,int numPartitions) {
int Maxnumber = 65223;
int bound = Maxnumber / numPartitions + 1;
int keynumber = key.get();
for (int i = 0; i < numPartitions; i++) {
//分区算法
if (keynumber < bound * i && keynumber >= bound * (i - 1)) {
return i - 1;
}
}
return 0;
}
}

调用

job.setPartitionerClass(Partition.class);

三，combiner
(一)对combiner的理解
combiner其实属于优化方案，由于带宽限制，应该尽量map和reduce之间的数据传输数量。它在Map端把同一个key的键值对合并在一起并计算，计算规则与reduce一致，所以combiner也可以看作特殊的Reducer。
执行combiner操作要求开发者必须在程序中设置了combiner(程序中通过job.setCombinerClass(myCombine.class)自定义combiner操作)
(二)哪里使用combiner?
1，map输出数据根据分区排序完成后，在写入文件之前会执行一次combine操作(前提是作业中设置了这个操作);
2，如果map输出比较大，溢出文件个数大于3(此值可以通过属性min.num.spills.for.combine配置)时，在merge的过程(多个spill文件合并为一个大文件)中前还会执行combiner操作;
(三)注意事项
不是每种作业都可以做combiner操作的，只有满足以下条件才可以：
1，combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致，因为combine本质上就是reduce操作。
2，计算逻辑上，combine操作后不会影响计算结果，像求和，最大值就不会影响，求平均值就影响了。
总结
shuffle就是map和reduce之间的过程，包含了两端的combiner和partition。