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Reduce Task的学习笔记

时间：2015-12-13 21:44:38      阅读：313      评论：0      收藏：0      [点我收藏+]

转自：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/41243505

 

 

 MapReduce五大过程已经分析过半了，上次分析完Map的过程，着实花费了我的很多时间，不过收获很大，值得了额，这次用同样的方法分析完了Reduce的过程，也算是彻底摸透了MapReduce思想的2个最最重要的思想了吧。好，废话不多，切入正题，在学习Reduce过程分析的之前，我特意查了书籍上或网络上相关的资料，我发现很大都是大同小异，缺乏对于源码的参照分析，所以我个人认为，我了可以在某些细节上讲得跟明白些，也许会比较好。因为Map和Reduce的过程的整体流程是非常相近的，如果你看过之前我写的Map Task的分析，相信你也能很快理解我的Reduce过程的分析的。Reduce过程的集中表现体现于Reduce Task中，Reduce Task与Map Reduce一样，分为Job-setup Task,  Job-cleanup Task, Task-cleanup Task和Reduce Task。我分析的主要是最后一个Reduce Task 。Reduce Task 主要分为5个阶段:

Shuffle------------------->Merge------------------->Sort------------------->Reduce------------------->Write

其中最重要的部分为前3部分，我也会花最多的时间描述前面3个阶段的任务。

       Shuffle阶段。我们知道，Reduce的任务在最最开始的时候，就是接收Map任务中输出的中间结果的数据，key-value根据特定的分区算法，给相应的Reduce任务做处理，所以这时需要Reduce任务去远程拷贝Map输出的中间数据了，这个过程就称作Shuffle阶段，所以这个阶段也称为Copy阶段。在Shuffle阶段中，有个GetMapEventsThread，会定期发送RPC请求，获取远程执行好的Map Task的列表，把他们的输出location映射到mapLocation中。

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. ....  
  2.             //GetMapEventsThread线程是远程调用获得已经完成的Map任务的列表  
  3.             int numNewMaps = getMapCompletionEvents();  
  4.             if (LOG.isDebugEnabled()) {  
  5.               if (numNewMaps > 0) {  
  6.                 LOG.debug(reduceTask.getTaskID() + ": " +    
  7.                     "Got " + numNewMaps + " new map-outputs");   
  8.               }  
  9.             }  
  10.             Thread.sleep(SLEEP_TIME);  
  11.           }   

进入getMapCompletionEvents方法，继续看:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. ...  
  2.         for (TaskCompletionEvent event : events) {  
  3.           switch (event.getTaskStatus()) {  
  4.             case SUCCEEDED:  
  5.             {  
  6.               URI u = URI.create(event.getTaskTrackerHttp());  
  7.               String host = u.getHost();  
  8.               TaskAttemptID taskId = event.getTaskAttemptId();  
  9.               URL mapOutputLocation = new URL(event.getTaskTrackerHttp() +   
  10.                                       "/mapOutput?job=" + taskId.getJobID() +  
  11.                                       "&map=" + taskId +   
  12.                                       "&reduce=" + getPartition());  
  13.               List<MapOutputLocation> loc = mapLocations.get(host);  
  14.               if (loc == null) {  
  15.                 loc = Collections.synchronizedList  
  16.                   (new LinkedList<MapOutputLocation>());  
  17.                 mapLocations.put(host, loc);  
  18.                }  
  19.               //loc中添加新的已经完成的，mapOutputLocation,mapLocations是全局共享的  
  20.               loc.add(new MapOutputLocation(taskId, host, mapOutputLocation));  
  21.               numNewMaps ++;  
  22.             }  
  23.             break;  
  24.             ....  

为了避免出现网络热点，Reduce Task对输出的位置进行了混洗的操作，然后保存到scheduleCopies中，后续的拷贝操作都是围绕着这个列表进行的。这个变量保存在了一个叫ReduceCopier的类里面。确认拷贝的目标位置，还只是Shuffle阶段的前半部分，这时看一下，执行的入口代码在哪里。回到Reduce Task的入口run()代码:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. public void run(JobConf job, final TaskUmbilicalProtocol umbilical)  
  2.     throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {  
  3.     this.umbilical = umbilical;  
  4.     job.setBoolean("mapred.skip.on", isSkipping());  
  5.   
  6.     if (isMapOrReduce()) {  
  7.       //设置不同阶段任务的进度  
  8.       copyPhase = getProgress().addPhase("copy");  
  9.       sortPhase  = getProgress().addPhase("sort");  
  10.       reducePhase = getProgress().addPhase("reduce");  
  11.     }  
  12.     // start thread that will handle communication with parent  
  13.     //创建Task任务报告，与父进程进行联系沟通  
  14.     TaskReporter reporter = new TaskReporter(getProgress(), umbilical,  
  15.         jvmContext);  
  16.     reporter.startCommunicationThread();  
  17.     //判断是否使用的是新的额API  
  18.     boolean useNewApi = job.getUseNewReducer();  
  19.     initialize(job, getJobID(), reporter, useNewApi);  
  20.   
  21.     // check if it is a cleanupJobTask  
  22.     //和map任务一样，Task有4种，Job-setup Task, Job-cleanup Task, Task-cleanup Task和ReduceTask  
  23.     if (jobCleanup) {  
  24.       //这里执行的是Job-cleanup Task  
  25.       runJobCleanupTask(umbilical, reporter);  
  26.       return;  
  27.     }  
  28.     if (jobSetup) {  
  29.       //这里执行的是Job-setup Task  
  30.       runJobSetupTask(umbilical, reporter);  
  31.       return;  
  32.     }  
  33.     if (taskCleanup) {  
  34.       //这里执行的是Task-cleanup Task  
  35.       runTaskCleanupTask(umbilical, reporter);  
  36.       return;  
  37.     }  
  38.       
  39.     /*  后面的内容就是开始执行Reduce的Task */  
  40.       
  41.     // Initialize the codec  
  42.     codec = initCodec();  
  43.   
  44.     boolean isLocal = "local".equals(job.get("mapred.job.tracker", "local"));  
  45.     if (!isLocal) {  
  46.       reduceCopier = new ReduceCopier(umbilical, job, reporter);  
  47.       if (!reduceCopier.fetchOutputs()) {  
  48.           ......  

到了reduceCopier.fetchOutps()这里必须停一步了，因为后面的Shuffle阶段和Merge阶段都在这里实现:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. /** 
  2.      * 开启n个线程远程拷贝Map中的输出数据 
  3.      * @return 
  4.      * @throws IOException 
  5.      */  
  6.     public boolean fetchOutputs() throws IOException {  
  7.       int totalFailures = 0;  
  8.       int            numInFlight = 0, numCopied = 0;  
  9.       DecimalFormat  mbpsFormat = new DecimalFormat("0.00");  
  10.       final Progress copyPhase =   
  11.         reduceTask.getProgress().phase();  
  12.       //单独的线程用于对本地磁盘的文件进行定期的合并  
  13.       LocalFSMerger localFSMergerThread = null;  
  14.       //单独的线程用于对内存上的文件进行进行定期的合并  
  15.       InMemFSMergeThread inMemFSMergeThread = null;  
  16.       GetMapEventsThread getMapEventsThread = null;  
  17.         
  18.       for (int i = 0; i < numMaps; i++) {  
  19.         copyPhase.addPhase();       // add sub-phase per file  
  20.       }  
  21.         
  22.       //建立拷贝线程列表容器  
  23.       copiers = new ArrayList<MapOutputCopier>(numCopiers);  
  24.         
  25.       // start all the copying threads  
  26.       for (int i=0; i < numCopiers; i++) {  
  27.         //新建拷贝线程，逐一开启拷贝线程  
  28.         MapOutputCopier copier = new MapOutputCopier(conf, reporter,   
  29.             reduceTask.getJobTokenSecret());  
  30.         copiers.add(copier);  
  31.         //添加到列表容器中，并开启此线程  
  32.         copier.start();  
  33.       }  
  34.         
  35.       //start the on-disk-merge thread  
  36.       localFSMergerThread = new LocalFSMerger((LocalFileSystem)localFileSys);  
  37.       //start the in memory merger thread  
  38.       inMemFSMergeThread = new InMemFSMergeThread();  
  39.       //定期合并的2个线程也开启，也就是说copy阶段和merge阶段是并行操作的  
  40.       localFSMergerThread.start();  
  41.       inMemFSMergeThread.start();  
  42.         
  43.       // start the map events thread  
  44.       getMapEventsThread = new GetMapEventsThread();  
  45.       getMapEventsThread.start();  
  46.       .....  

在上面的代码中出现很多陌生的Thread的定义，这个可以先不用管，我们发现getMapEventsThread就是在这里开启的，去获取了最新的位置，位置获取完成当然是要启动很多的拷贝线程了，这里叫做MapOutputCopier线程，作者是把他放入一个线程列表中，逐个开启。看看里面的具体实现，他是如何进行远程拷贝的呢。

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. @Override  
  2.       public void run() {  
  3.         while (true) {          
  4.           try {  
  5.             MapOutputLocation loc = null;  
  6.             long size = -1;  
  7.               
  8.             synchronized (scheduledCopies) {  
  9.               //从scheduledCopies列表中获取获取map Task的输出数据的位置  
  10.               while (scheduledCopies.isEmpty()) {  
  11.                 //如果scheduledCopies我空，则等待  
  12.                 scheduledCopies.wait();  
  13.               }  
  14.               //获取列表中的第一个数据作为拷贝的地址  
  15.               loc = scheduledCopies.remove(0);  
  16.             }  
  17.              
  18.             CopyOutputErrorType error = CopyOutputErrorType.OTHER_ERROR;  
  19.             readError = false;  
  20.             try {  
  21.               shuffleClientMetrics.threadBusy();  
  22.               //标记当前的map输出位置为loc  
  23.               start(loc);  
  24.               //进行只要的copy操作，返回拷贝字节数的大小  
  25.               size = copyOutput(loc);  
  26.               shuffleClientMetrics.successFetch();  
  27.               //如果进行到这里，说明拷贝成功吗，标记此error的标记为NO_ERROR  
  28.               error = CopyOutputErrorType.NO_ERROR;  
  29.             } catch (IOException e) {  
  30.               //抛出异常，做异常处理  
  31.               ....  

从location列表中去取出，然后进行拷贝操作，核心方法在copyOutput()，接着往里跟踪:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. .....  
  2.         // Copy the map output  
  3.         //根据loc Map任务的数据输出位置，进行RPC的拷贝  
  4.         MapOutput mapOutput = getMapOutput(loc, tmpMapOutput,  
  5.                                            reduceId.getTaskID().getId());  

继续往里：

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. private MapOutput getMapOutput(MapOutputLocation mapOutputLoc,   
  2.                                      Path filename, int reduce)  
  3.       throws IOException, InterruptedException {  
  4.         // Connect  
  5.         //打开url资源定位符的连接  
  6.         URL url = mapOutputLoc.getOutputLocation();  
  7.         URLConnection connection = url.openConnection();  
  8.           
  9.         //得到远程数据的输入流  
  10.         InputStream input = setupSecureConnection(mapOutputLoc, connection);  
  11.    
  12.         ......  
  13.         //We will put a file in memory if it meets certain criteria:  
  14.         //1. The size of the (decompressed) file should be less than 25% of   
  15.         //    the total inmem fs  
  16.         //2. There is space available in the inmem fs  
  17.           
  18.         // Check if this map-output can be saved in-memory  
  19.         //向ShuffleRamManager申请内存存放拷贝的数据，判断内存是否内存是否装得下，装不下则放入DISK磁盘  
  20.         boolean shuffleInMemory = ramManager.canFitInMemory(decompressedLength);   
  21.   
  22.         // Shuffle  
  23.         MapOutput mapOutput = null;  
  24.         if (shuffleInMemory) {  
  25.           if (LOG.isDebugEnabled()) {  
  26.             LOG.debug("Shuffling " + decompressedLength + " bytes (" +   
  27.                 compressedLength + " raw bytes) " +   
  28.                 "into RAM from " + mapOutputLoc.getTaskAttemptId());  
  29.           }  
  30.   
  31.           //如果内存装得下，则将输入流中的数据放入内存  
  32.           mapOutput = shuffleInMemory(mapOutputLoc, connection, input,  
  33.                                       (int)decompressedLength,  
  34.                                       (int)compressedLength);  
  35.         } else {  
  36.           if (LOG.isDebugEnabled()) {  
  37.             LOG.debug("Shuffling " + decompressedLength + " bytes (" +   
  38.                 compressedLength + " raw bytes) " +   
  39.                 "into Local-FS from " + mapOutputLoc.getTaskAttemptId());  
  40.           }  
  41.             
  42.           //装不下，则放入文件中  
  43.           mapOutput = shuffleToDisk(mapOutputLoc, input, filename,   
  44.               compressedLength);  
  45.         }  
  46.               
  47.         return mapOutput;  
  48.       }  

在这里我们看到了，Hadoop通过URL资源定位符，获取远程输入流，进行操作的，在拷贝到本地的时候，还分了2种情况处理，当当前的内存能方得下当前数据的时候，放入内存中，放不下则写入到磁盘中。这里还出现了ShuffleRamManager的用法。至此，Shuffle阶段宣告完成。还是比较深的，一层，又一层的。

 

       Merger阶段。Merge阶段其实是和Shuffle阶段并行进行的，刚刚也看到了，在fetchOutputs中，这些相关进程都是同时开启的，

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. public boolean fetchOutputs() throws IOException {  
  2.       int totalFailures = 0;  
  3.       int            numInFlight = 0, numCopied = 0;  
  4.       DecimalFormat  mbpsFormat = new DecimalFormat("0.00");  
  5.       final Progress copyPhase =   
  6.         reduceTask.getProgress().phase();  
  7.       //单独的线程用于对本地磁盘的文件进行定期的合并  
  8.       LocalFSMerger localFSMergerThread = null;  
  9.       //单独的线程用于对内存上的文件进行进行定期的合并  
  10.       InMemFSMergeThread inMemFSMergeThread = null;  
  11.       ....  

Merge的主要工作就是合并数据，当内存中或者磁盘中的文件比较多的时候，将小文件进行合并变成大文件。挑出其中的一个run方法

[java] view plaincopyprint?
 
  1. ....  
  2.       public void run() {  
  3.         LOG.info(reduceTask.getTaskID() + " Thread started: " + getName());  
  4.         try {  
  5.           boolean exit = false;  
  6.           do {  
  7.             exit = ramManager.waitForDataToMerge();  
  8.             if (!exit) {  
  9.               //进行内存merger操作  
  10.               doInMemMerge();  

目的非常明确，就是Merge操作，这是内存文件的合并线程的run方法，LocalFSMerger与此类似，不分析了。这个Mergr处理是并与Shuffle阶段的。在这里这2个阶段都完成了。还是有点复杂的。下面是相关的一些类关系图，主要要搞清4个线程是什么作用的。

 

技术分享

4个线程的调用都是在ReduceCopier.fetchOutput()方法中进行的。在Shuffle，Merge阶段的后面就来到了，Sort阶段。

       Sort阶段，的任务和轻松，就是完成一次对内存和磁盘总的一次Merge合并操作，其中还会对其中进行一次sort排序操作。

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. ....  
  2.     //标识copy操作已经完成  
  3.     copyPhase.complete();                         // copy is already complete  
  4.     setPhase(TaskStatus.Phase.SORT);  
  5.     statusUpdate(umbilical);  
  6.   
  7.     //进行内存和磁盘中的总的merge阶段的操作，Sort包含其中执行  
  8.     final FileSystem rfs = FileSystem.getLocal(job).getRaw();  
  9.     RawKeyValueIterator rIter = isLocal  
  10.       ? Merger.merge(job, rfs, job.getMapOutputKeyClass(),  
  11.           job.getMapOutputValueClass(), codec, getMapFiles(rfs, true),  
  12.           !conf.getKeepFailedTaskFiles(), job.getInt("io.sort.factor", 100),  
  13.           new Path(getTaskID().toString()), job.getOutputKeyComparator(),  
  14.           reporter, spilledRecordsCounter, null)  
  15.       : reduceCopier.createKVIterator(job, rfs, reporter);  

那么Sort操作在哪里呢，就在最下面的createKVIterator中:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. private RawKeyValueIterator createKVIterator(  
  2.         JobConf job, FileSystem fs, Reporter reporter) throws IOException {  
  3.   
  4.       .....  
  5.       //在Merge阶段对所有的数据进行归并排序  
  6.       Collections.sort(diskSegments, new Comparator<Segment<K,V>>() {  
  7.         public int compare(Segment<K, V> o1, Segment<K, V> o2) {  
  8.           if (o1.getLength() == o2.getLength()) {  
  9.             return 0;  
  10.           }  
  11.           return o1.getLength() < o2.getLength() ? -1 : 1;  
  12.         }  
  13.       });  
  14.   
  15.       // build final list of segments from merged backed by disk + in-mem  
  16.       List<Segment<K,V>> finalSegments = new ArrayList<Segment<K,V>>();  

，Sort阶段的任务就是这么简单。下面看一下前3个阶段主要的执行流程，这3个阶段构成了Reduce Task的核心。

 

技术分享

       Reduce阶段，跟随这个图的执行方向，接下来我们应该执行的是key-value的reduce()函数了，没错就是循环键值对，执行此函数

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. ....  
  2.     //判断执行的是新的API还是旧的API  
  3.     if (useNewApi) {  
  4.       runNewReducer(job, umbilical, reporter, rIter, comparator,   
  5.                     keyClass, valueClass);  
  6.     } else {  
  7.       runOldReducer(job, umbilical, reporter, rIter, comparator,   
  8.                     keyClass, valueClass);  
  9.     }  

在这里我们执行的就是runReducer方法了，我们往老的API跳:

 

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. private <INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>  
  2. void runOldReducer(JobConf job,  
  3.                    TaskUmbilicalProtocol umbilical,  
  4.                    final TaskReporter reporter,  
  5.                    RawKeyValueIterator rIter,  
  6.                    RawComparator<INKEY> comparator,  
  7.                    Class<INKEY> keyClass,  
  8.                    Class<INVALUE> valueClass) throws IOException {  
  9.   Reducer<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE> reducer =   
  10.     ReflectionUtils.newInstance(job.getReducerClass(), job);  
  11.   // make output collector  
  12.   String finalName = getOutputName(getPartition());  
  13.   
  14.   //获取输出的key，value  
  15.   final RecordWriter<OUTKEY, OUTVALUE> out = new OldTrackingRecordWriter<OUTKEY, OUTVALUE>(  
  16.       reduceOutputCounter, job, reporter, finalName);  
  17.     
  18.   OutputCollector<OUTKEY,OUTVALUE> collector =   
  19.     new OutputCollector<OUTKEY,OUTVALUE>() {  
  20.       public void collect(OUTKEY key, OUTVALUE value)  
  21.         throws IOException {  
  22.         //将处理后的key,value写入输出流中，最后写入HDFS作为最终结果  
  23.         out.write(key, value);  
  24.         // indicate that progress update needs to be sent  
  25.         reporter.progress();  
  26.       }  
  27.     };  
  28.     
  29.   // apply reduce function  
  30.   try {  
  31.     //increment processed counter only if skipping feature is enabled  
  32.     boolean incrProcCount = SkipBadRecords.getReducerMaxSkipGroups(job)>0 &&  
  33.       SkipBadRecords.getAutoIncrReducerProcCount(job);  
  34.       
  35.     //判断是否为跳过错误记录模式  
  36.     ReduceValuesIterator<INKEY,INVALUE> values = isSkipping() ?   
  37.         new SkippingReduceValuesIterator<INKEY,INVALUE>(rIter,   
  38.             comparator, keyClass, valueClass,   
  39.             job, reporter, umbilical) :  
  40.         new ReduceValuesIterator<INKEY,INVALUE>(rIter,   
  41.         job.getOutputValueGroupingComparator(), keyClass, valueClass,   
  42.         job, reporter);  
  43.     values.informReduceProgress();  
  44.     while (values.more()) {  
  45.       reduceInputKeyCounter.increment(1);  
  46.       //Record迭代器中获取每一对，执行用户定义的Reduce函数，此阶段为Reduce阶段  
  47.       reducer.reduce(values.getKey(), values, collector, reporter);  
  48.       if(incrProcCount) {  
  49.         reporter.incrCounter(SkipBadRecords.COUNTER_GROUP,   
  50.             SkipBadRecords.COUNTER_REDUCE_PROCESSED_GROUPS, 1);  
  51.       }  
  52.       //获取下一个key，value  
  53.       values.nextKey();  
  54.       values.informReduceProgress();  
  55.     }  
  56.    //...  

和Map Task的过程很类似，也正如我们预期的那样，循环迭代执行，这就是Reduce阶段。

 

        Write阶段。Write阶段是最后一个阶段，在用户自定义的reduce中，一般用户都会调用collect.collect方法，这时候就是写入的操作了。这时的写入就是将最后的结果写入HDFS作为最终结果了。这里先定义了OutputCollector的collect方法:

 

[java] view plaincopyprint?
 
  1. OutputCollector<OUTKEY,OUTVALUE> collector =   
  2.       new OutputCollector<OUTKEY,OUTVALUE>() {  
  3.         public void collect(OUTKEY key, OUTVALUE value)  
  4.           throws IOException {  
  5.           //将处理后的key,value写入输出流中，最后写入HDFS作为最终结果  
  6.           out.write(key, value);  
  7.           // indicate that progress update needs to be sent  
  8.           reporter.progress();  
  9.         }  
  10.       };  

至此，完成了Reduce任务的所有阶段。下面是一张时序图，便于理解：

 

技术分享
掌握了Map ，Reduce2个过程核心实现的过程将会帮助我们更加理解Hadoop作业运行的整个流程。整个分析的过程也许会有点枯燥，但是苦中作乐。

Reduce Task的学习笔记

原文：http://www.cnblogs.com/cxzdy/p/5043630.html
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