知识的学习，最好是要理解原理，原理理解到了那么这个问题再怎么变化，还是离不开原理，你就有所头绪，解决起来也会简单许多。那么大数据开发的MapReduce的工作原理又是怎么一回事呢？下面就来给大家讲解。
一、基础知识复习
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
二、流程分析
1.在客户端启动一个作业。
2.向JobTracker请求一个JobID，将运行任务所需要的程序文件复制到HDFS上，包括MapReduce程序打包的JAR文件、配置文件和客户端计算所得的输入划分信息。这些文件都存放在JobTracker专门为该任务创建的文件夹中。文件夹名JobID。
3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上，包括MapReduce程序打包的JAR文件、配置文件和客户端计算所得的输入划分信息。这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中。文件夹名为该作业的JobID。JAR文件默认会有10个副本（mapred.submit.replication属性控制）；输入划分信息告诉了JobTracker应该为这个作业启动多少个map任务等信息。
4.JobTracker接收到作业后，将其放在一个作业队列里，等待作业调度器对其进行调度（这里是不是很像微机中的进程调度呢，呵呵），当作业调度器根据自己的调度算法调度到该作业时，会根据输入划分信息为每个划分创建一个map任务，并将map任务分配给TaskTracker执行。对于map和reduce任务，TaskTracker根据主机核的数量和内存的大小有固定数量的map槽和reduce槽。这里需要强调的是：map任务不是随随便便地分配给某个TaskTracker的，这里有个概念叫：数据本地化（Data-Local）。意思是：将map任务分配给含有该map处理的数据块的TaskTracker上，同时将程序JAR包复制到该TaskTracker上来运行，这叫“运算移动，数据不移动”。而分配reduce任务时并不考虑数据本地化。
5.TaskTracker每隔一段时间会给JobTracker发送一个心跳，告诉JobTracker它依然在运行，同时心跳中还携带着很多的信息，比如当前map任务完成的进度等信息。当JobTracker收到作业的最后一个任务完成信息时，便把该作业设置成“成功”。当JobClient查询状态时，它将得知任务已完成，便显示一条消息给用户。
以上是在客户端、JobTracker、TaskTracker的层次来分析MapReduce的工作原理的，下面我们再细致一点，从map任务和reduce任务的层次来分析分析。
三、MapReduce运行流程
1.split阶段
首先mapreduce会根据要运行的大文件来进行split，每个输入分片（inputsplit）针对一个map任务，输入分片（inputsplit）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数组。输入分片（inputsplit）往往和HDFS的block（块）关系很密切，假如我们设定HDFS的块的大小是64MB，我们运行的大文件是64x10M，mapreduce会分为10个map任务，每个map任务都存在于它所要计算的block(块)的DataNode上。
2.map阶段
map阶段就是程序员编写的map函数了，因此map函数效率相对好控制，而且一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行。
3.shuffle阶段
shuffle阶段主要负责将map端生成的数据传递给reduce端，因此shuffle分为在map端的过程和在reduce端的执行过程。
四、Map端流程
每个输入分片会让一个map任务来处理，map输出的结果会暂时放在一个环形内存缓冲区中（该缓冲区的大小默认为100M），当该缓冲区快要溢出时（默认为缓冲区大小的80%），会在本地文件系统中创建一个溢出文件，将该缓冲区中的数据写入这个文件。
在写入磁盘之前，线程首先根据reduce任务的数目将数据划分为相同数目的分区，也就是一个reduce任务对应一个分区的数据。这样做事为了避免有些reduce任务分配到大量数据，而有些reduce任务却分到很少数据，甚至没有分到数据的尴尬局面。其实分区就是对数据进行hash的过程。然后对每个分区中的数据进行排序（默认快速排序），如果此时设置了combiner，将排序后的结果进行combiner操作，这样做的目的是让尽可能少的数据写入到磁盘。
当map任务输出最后一个记录时，可能会有很多的溢出文件，这时需要将这些文件归并。归并的过程中会不断地进行排序（归并排序）和combiner操作，目的有两个：一是尽量减少每次写入磁盘的数据量；二是尽量减少reduce复制阶段网络传输的数据量。最后归并成了一个已分区且已排序的文件。为了减少网络传输的数据量，这里可将数据压缩，只要将mapred.compress.map.out设置为true就可以了。
将分区中的数据拷贝给相对应的reduce任务。分区中的数据怎么知道它对应的reduce是哪个呢？其实map任务一直和其父TaskTracker保持联系，而TaskTracker又一直和JobTracker保持心跳。所以JobTracker中保存了整个集群的宏观信息。只要reduce任务向JobTracker获取对应的map输出位置就可以了。
五、Reduce端流程
Reduce会接收到不同map任务传来的数据，并且每个map传来的数据都是有序的。如果reduce端接受的数据量相当小，则直接存储在内存中（缓冲区大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent属性控制，表示用作此用途的堆空间的百分比），如果数据量超过了该缓冲区大小的一定比例（由mapred.job.shuffle.merge.percent决定），则对数据合并后溢写到磁盘中。
随着溢写文件的增多，后台线程会将它们合并成一个更大的有序的文件，这样做事为了给后面的合并节省时间。其实不管在map端还是reduce端，MapReduce都是反复地执行排序，合并操作，所以排序是hadoop的灵魂。
合并的过程中会产生许多的中间文件（写入磁盘了），但MapReduce会让写入磁盘的数据尽可能地少，并且最后一次合并的结果并没有写入磁盘，而是直接输入到reduce函数。
在map处理数据后，到reduce得到数据之前，这个流程在MapReduce中可以看做是一个shuffle过程。在经过map的运行后，我们得知map的输出是这样一个key/value对。到底当前的key应该交由哪个reduce去做呢，是需要现在决定的。MapReduce提供Partitioner接口，它的作用就是根据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reducetask处理。默认对key做hash后再对reducetask数量取模。默认的取模方式只是为了平均reduce的处理能力，如果用户自己对Partitioner由需求，可以定制并设置到job上。
以上就是本期的所有内容了，知识点很多，理解起来也很需要时间，建议收藏后慢慢观看，仔细理解。大数据开发的原理类知识还是要理解清楚，不然学习会比较困难。