大数据梦工厂（0008 – MapReduce中Shuffle和排序机制解析）

1 – Shuffle

MapReduce 确保每个 Reducer 的输入都是按 key 排序。系统执行排序，将 Map 的输出作为输入传给 Reducer 的过程称为 Shuffle。

图片来自《Hadoop: The Definitive Guide》

2 – Map 端

Map 函数输出时，并不是直接写到磁盘，而是利用缓冲的方式写到内存并进行预排序。

其过程如下：
1、 每个 Map 任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出。在默认情况下，缓冲的大小为 100MB（mapreduce.task.io.sort.mb），一旦缓冲区的内容达到 80%（mapreduce.map.sort.spill.percent），便有一个后台线程将写入缓冲区的内容按照轮询的方式溢出（spill）写到磁盘指定目录（mapreduce.cluster.local.dir）。溢出的过程中 Map 任务一边溢出一边继续写入缓冲区，如果缓冲区被写满，Map 任务就会阻塞直到后台线程写磁盘过程结束。

2、 在写磁盘之前，线程根据数据最终要传的 Reducer 把数据划分到相应的分区（Partition）。每个分区按 key 在内存中排序。

3、 如果有 Combiner 函数，则在分区排序后的输出上运行局部聚合操作，以减轻 Shuffle 过程中网络负载的压力。

4、 每次内存缓冲区达到溢出阈值，就会新建一个溢出文件（spill file），因此在 Map 任务写完其最后一个输出后，会有多个溢出文件。最终会被合并成一个已分区且已排序的输出文件。如果 Map 输出的数据比较多，产生的小文件会很多，影响系统性能，因此需要进行合并，通过（mapreduce.task.io.sort.factor，默认为 10）设置一次最多可以合并的文件个数。

5、 Map 输出到磁盘的过程中，可以设置压缩，默认关闭 Map 输出压缩。为加快写磁盘速度，节约磁盘空间，并且减少传给 Reducer 的数据量，通过设置（mapreduce.map.output.compress）为 true 开启压缩，使用的压缩库由（org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec）指定（Hadoop 的压缩 codec 格式见下文）。

以上便是 Map 任务输出过程的主要步骤，输出到磁盘后，Reducer 通过 HTTP 服务获取输出文件的分区数据。用于文件分区的工作线程的数据由（mapreduce.shuffle.max.threads）控制，该设置针对每一个 NodeManager，而不是每个 Map 任务。默认值为 0 表示最大线程设置为机器中可用处理器数的 2 倍。

3 – Reduce 端

Reduce 端在 Shuffle 阶段主要分为：Copy、Merge、Sort 以及 Reduce 阶段。

3.1 – Copy 阶段

ReduceTask 从各个 MapTask 上远程复制数据，因此只要有 MapTask 完成，ReduceTask 就开始复制其输出。复制的过程可以使多线程并发进行，并发数由（mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies，默认为 5）设置。

Map 任务成功完成后，通过心跳机制通知 ApplicationMaster，Reducer 中的一个线程定期查询 ApplicationMaster，以获取完成的 MapTask 输出的主机位置，从而去对应的主机复制数据，直到获得所有的输出位置。

由于第一个 Reducer 可能会失败，因此主机并没有在第一个 Reducer 检索到 Map 输出时就立即从磁盘上删除它们。相反，主机会等待作业完成，直到 ApplicationMaster 告知它删除 Map 输出。

如果 Map 输出相对较小，会被复制到 ReduceTask 的 JVM 内存（缓冲区大小比例由 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent 控制，默认为 70%），否则，Map 输出被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值（mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent，默认为 66%）或达到 Map 输出文件数阈值（mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold，默认 1000），则将内存的数据合并后溢出写到磁盘。如果设置了 Combiner 函数，则在写入磁盘前调用 Combiner 函数以减少写入磁盘的数据量。

3.2 – Merge 阶段

在远程复制数据的同时，随着磁盘上溢写文件的增多，ReduceTask 启动两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并（可能需要多次合并），每次合并的文件数由（mapreduce.task.io.sort.factor，默认为 10）控制。为了合并，压缩的 Map 输出都必须在内存中被解压缩。

3.3 – Sort 阶段

用户编写 reduce() 函数输入数据是按 key 聚集的一组数据，进行快速排序（字典顺序排序）。由于各个 MapTask 已经实现对其输出处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask 只需要对所有数据进行一次归并排序即可。

3.4 – Reduce 阶段

最后一次合并排序（可以来自内存和磁盘片段）的时候，直接把数据写入到 reduce() 函数，从而省略了一次磁盘的往返读写过程。最后输出直接写到文件系统（如：HDFS）上。

注意事项：

• ReduceTask=0，表示没有 Reduce 阶段，输出文件个数 Map 个数一致。
• ReduceTask=1，默认值，所以输出文件个数为 1 个。
• 具体有多少个 ReduceTask，需要根据集群性能而定。
• 如果数据分布不均匀，可能会在 Reduce 阶段产生数据倾斜。

4 – 参数调优

在上面介绍 Shuffle 过程时，已经提过相关参数来提高 MapReduce 的性能。在 mapred-default.xml 配置文件修改，如下进行统一整理说明：

4.1 – Map 端参数调优

1、减少溢写（Spill）次数
通过评估 Map 输出大小，增加 mapreduce.task.io.sort.mb 的值来减少溢写磁盘的次数，从而减少磁盘 I/O。可参考 MapReduce 计数器（SPILLED_RECORDS）计算在作业运行整个阶段中溢写磁盘的记录数。

2、减少合并（Merge）次数
通过调整 mapreduce.task.io.sort.factor 的值，增大 Merge 的文件数目，减少 Merge 的次数，从而缩短 MapReduce 的处理时间。

3、合理修改运行任务内存
运行 Map 任务和 Reduce 任务的 JVM 内存大小由 mapreduce.map.java.opts 和 mapreduce.reduce.java.opts 设置。

4.2 – Reduce 端参数调优

1、合理设置 Map 和 Reduce 个数
如果都设置较小，会导致 Task 等待，延长处理时间；如果设置太多，会导致 Map 和 Reduce 任务间竞争资源，造成处理超时等错误。

2、合理设置 Map 和 Reduce 共存
通过调整 mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps （默认0.05），表示至少 Map 任务完成 5% 时，Reduce 任务才会开始运行，以减少 Reduce 任务的等待时间。

3、合理设置 Reduce 端的缓冲区
当数据达到一个阈值时，缓冲区中的数据就会写入磁盘，Reduce 从磁盘中读取所有数据，增加网络宽带负载。通过调整 mapreduce.reduce.input.buffer.percent 参数为 1.0（或一个更低的值，但要大于 0.0），Reduce 会直接读取保留指定比例的缓冲区中的数据，以提升性能。

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