引言
MR（MapReduce）作为一种分布式计算模型，被广泛应用于处理大规模数据集。本文将深入解析MR任务的执行流程，包括数据划分、映射、排序、减少和合并结果等关键步骤，帮助读者全面理解MR的工作原理。
数据划分
在MR任务中，首先需要对数据进行划分。具体操作如下：
- 读取文件信息：在客户端执行submit()方法之前，系统会先获取待读取文件的信息。
- 计算切片信息：根据文件切片信息，MR框架会计算将要启动的maptask数量。
- 启动maptask：根据计算结果，启动相应数量的maptask。
映射阶段（Map）
映射阶段是MR任务的核心，具体步骤如下：
- 读取数据分片：maptask通过调用InputFormat()方法从HDFS上读取数据分片。
- 执行map函数：对每个数据分片中的键值对调用map()函数进行处理。
- 分区：根据key或value及reduce的数量对map()的输出进行分区。
- 写入中间键值对：将分区后的键值对写入环形缓冲区。
排序阶段（Shuffle and Sort）
排序阶段是MR任务中保证数据正确性的关键步骤，具体步骤如下：
- 溢写：当环形缓冲区达到一定阈值时，启动溢写线程，将缓冲区数据写入磁盘。
- 排序：在溢写到磁盘之前，使用快速排序对缓冲区数据按照partitionIdx和key进行排序。
- 合并：溢写可能会生成多个文件，需要将多个文件合并成一个文件。合并过程中会不断进行sort & combine操作。
减少阶段（Reduce）
减少阶段是对中间键值对进行聚合和汇总，具体步骤如下：
- 启动reducetask：等待所有maptask结束后，启动一定数量的reducetask。
- 拉取数据：reducetask通过拉取线程从map端拉取数据。
- 归并排序：将拉取到的数据加载到内存中，内存不足时写入磁盘。所有数据拉取完毕后，对数据进行归并排序。
- 分组：对归并后的文件进行分组操作，将数据以组为单位发送到reduce()方法。
- 执行reduce函数：对每组数据调用reduce()函数进行处理，生成最终结果。
合并结果
最后，MR框架将所有reducetask的输出结果进行合并，并将最终结果返回给用户。
总结
MR任务执行流程主要包括数据划分、映射、排序、减少和合并结果等关键步骤。通过本文的解析，读者可以全面了解MR的工作原理，为在实际项目中应用MR技术打下坚实基础。