关于shuffle的过程图。
一：概述shuffle
Shuffle是mapreduce的核心，链接map与reduce的中间过程。
Mapp负责过滤分发，而reduce则是归并整理，从mapp输出到reduce的输入的这个过程称为shuffle过程。
二：map端的shuffle
1.map结果的输出
map的处理结果首先存放在一个环形的缓冲区。
这个缓冲区的内存是100M，是map存放结果的地方。如果数据量较大，超过了一定的量（默认80M），将会发生溢写过程。
在mapred-site.xml中设置内存的大小
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
<value>100</value>
</property>
在mapred-site.xml中设置内存溢写的阈值
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.spill.percent</name>
<value>0.8</value>
</property>
2.溢写过程（这个过程是一个阶段，不是一个简单的写的过程）
溢写是系统在后台单独开一个线程去操办。
溢写过程包括：分区partitioner，排序sort，溢写spill to disk，合并merge。
3.分区
分区分的是80%的内存。
因为reduce可能有不同的任务，所以会对80M的内存进行分区，将map的输出结果放入的对应的reduce分区中。
4.排序
默认是按照key排序。
当分区完成之后，对每一个分区的数据进行排序。
排序发生在数据到达80M的时候。（2017.12.24，刚刚想了一下，应该是这个时候）
5.溢写
排序之后，将内存的数据写入硬盘。留出内存方便map的新的输出结果。
6.合并
如果是第一次写入硬盘则不需要考虑合并问题，但是在大数据的情况下，前面已经存在大量的spill文件的时候，这时候需要将它们进行合并。
将各个分区合并之后，对每一个分区的数据再进行一次排序。（2017.12.24，这个比较重要，注意点是各个分区合并）
使用归并的方式进行合并，归并算法。
实现comparator比较器，进行比较。
形成一个文件。
三：reduce端的shuffle
1.步骤
对于reduce端的shuffle，和map端的shuffle步骤相同。但是有一个特别的步骤，分组。
2.复制
当reduce开启任务后，不断的在各个节点复制需要的数据。
3.合并（内含排序）
复制数据的时候，把可以存放进内存的就把数据存放在内存中，当达到一定的时候，启动merge，将数据写进硬盘。
如果map数据大于内存需要存放的限制，直接写入硬盘，当达到一定的数量后将其合并为一个文件。
这时候，reduce开启任务需要的数据在内存中和在硬盘中，最终形成一个全局文件。
4.分组
《hadoop，1》
《hadoop，1》
《yarn，1》
《hadoop，1》
《hdfs，1》
《yarn，1》
将相同的key放在一起，使用comparable完成比较。
结果为：
《hadoop，list（1,1,1）》
《yarn，list（1,1）》
《hdfs，list（1）》
四：关于Comparator的理解
不管是排序还是分组，都需要自定义排序器comparable
Comparator类继承WritableComparator
而WritableComparator完成接口RawComparator
在RawComparator中：
五：shuffle处的优化
1.combine的优化
这是map段的reduce。
好处就是提前进行一次reduce，注意点是每个map进行一次reduce之后，数据量合并变小。
问题：是否还需要reduce？
回答：这个是map段的reduce，正真的reduce是许多map的一个汇总，所以是需要的。（2017.12.24，想法不知道对不对，希望以后进行仔细研究）
2.下面列举需要修改的程序
3.输出结果
4.关于压缩方面的优化
这个优化也属于map段的一个优化部分。
但是优化的方式是修改配置项。
注意点：
会出现的问题：
六：属于分区的一个思路
shuffle中程序：
说明：
这个根据reduce实际需求决定。
根据测试决定合理的reduce数目。
七：shuffle最终总结、
包括优化部分，可以将shuffle分为五个部分。
map端：分区
排序
合并combine
压缩
reduce端：分组
八：完整的程序
package com.senior.bigdata; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; public class OptimizeOfWordCountMR extends Configured implements Tool{
//Mapper
public static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{
private Text mapoutputkey=new Text();
private static final IntWritable mapoutputvalue=new IntWritable(1);
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {
String lineValue=value.toString();
String[] strs=lineValue.split(" ");
for(String str:strs){
mapoutputkey.set(str);
context.write(mapoutputkey, mapoutputvalue);
// System.out.println(mapoutputkey+"<---->"+mapoutputvalue);
}
} } //combiner
public static class WordCountCombiner extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{
private IntWritable outputvalue=new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text text, Iterable<IntWritable> values,Context context)throws IOException, InterruptedException {
int sum=0;
// System.out.println("key="+text);
for(IntWritable value:values){
sum+=value.get();
// System.out.print(value.get());
}
// System.out.println();
outputvalue.set(sum);
context.write(text, outputvalue);
} } //Reducer
public static class WordCountReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{
private IntWritable outputvalue=new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text text, Iterable<IntWritable> values,Context context)throws IOException, InterruptedException {
int sum=0;
// System.out.println("key==="+text);
for(IntWritable value:values){
// System.out.print(value.get());
sum+=value.get();
}
// System.out.println();
outputvalue.set(sum);
context.write(text, outputvalue);
} } //Driver
public int run(String[] args)throws Exception{
Configuration conf=this.getConf();
Job job=Job.getInstance(conf,this.getClass().getSimpleName());
job.setJarByClass(OptimizeOfWordCountMR.class);
//input
Path inpath=new Path(args[0]);
FileInputFormat.addInputPath(job, inpath); //output
Path outpath=new Path(args[1]);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outpath); //map
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); //shuffle
job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class); //combiner //reduce
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class); //submit
boolean isSucess=job.waitForCompletion(true);
return isSucess?0:1;
} //main
public static void main(String[] args)throws Exception{
Configuration conf=new Configuration();
//compress
conf.set("mapreduce.map.output.compress", "true");
conf.set("mapreduce.map.output.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");
args=new String[]{
"hdfs://linux-hadoop01.ibeifeng.com:8020/user/beifeng/mapreduce/wordcount/input",
"hdfs://linux-hadoop01.ibeifeng.com:8020/user/beifeng/mapreduce/wordcount/output5"
};
int status=ToolRunner.run(new OptimizeOfWordCountMR(), args);
System.exit(status);
} }