前言
MapReduce该分析是基于源代码Hadoop1.2.1代码分析进行的基础上。 该章节会分析在MapTask端的详细处理流程以及MapOutputCollector是怎样处理map之后的collect输出的数据。map端的主要处理流程
图1 MapTask处理流程图1所看到的为MapTask的主要代码运行流程，在MapTask启动后会进入入口run函数。依据是否使用新的api来决定选择运行新的mapper还是旧的mapper，最后完毕运行向外汇报。 在这。我们选择分析旧的api，也就是runOldMapper。在runOldMapper内部主要分为MapperRunner.run运行用户端编写的map函数。在全部都运行完毕后，会调用MapOutputCollector的flush，讲最后一部分内存中的数据刷入到磁盘中。 依据上述的流程我们对代码依次进行分析。先看入口代码：public void run(finalJobConf job, finalTaskUmbilicalProtocol umbilical)
throwsIOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
this.umbilical = umbilical; // start thread that will handlecommunication with parent
TaskReporter reporter = new TaskReporter(getProgress(), umbilical,
jvmContext);
reporter.startCommunicationThread();
booleanuseNewApi = job.getUseNewMapper();
initialize(job, getJobID(), reporter, useNewApi);
....
if(useNewApi) {
runNewMapper(job, splitMetaInfo, umbilical, reporter);
} else{
runOldMapper(job, splitMetaInfo, umbilical, reporter); //运行旧的mapper
}
done(umbilical, reporter);
}入口代码非常easy。我们仅仅须要关心是否使用新旧api来推断选择运行哪种mapper。在这里，分析runOldMapper，runOldMapper是封装了一个mapper是怎样被运行，代码例如以下：
private<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>
void runOldMapper(finalJobConf job,
final TaskSplitIndex splitIndex,
final TaskUmbilicalProtocol umbilical,
TaskReporter reporter
) throws IOException,InterruptedException,
ClassNotFoundException {
InputSplit inputSplit = getSplitDetails(new Path(splitIndex.getSplitLocation()),
splitIndex.getStartOffset()); //流程1 updateJobWithSplit(job, inputSplit);
reporter.setInputSplit(inputSplit); RecordReader<INKEY,INVALUE> in = isSkipping() ? new SkippingRecordReader<INKEY,INVALUE>(inputSplit,umbilical, reporter) :
newTrackedRecordReader<INKEY,INVALUE>(inputSplit, job, reporter);
job.setBoolean("mapred.skip.on", isSkipping()); //流程2 intnumReduceTasks = conf.getNumReduceTasks();
LOG.info("numReduceTasks: "+ numReduceTasks);
MapOutputCollector collector = null;
if(numReduceTasks > 0) { //流程3
collector = new MapOutputBuffer(umbilical, job, reporter);
} else{
collector = new DirectMapOutputCollector(umbilical, job, reporter);
}
MapRunnable<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE> runner =
ReflectionUtils.newInstance(job.getMapRunnerClass(), job); try{
runner.run(in, new OldOutputCollector(collector, conf), reporter); //流程4
collector.flush(); //流程5 in.close();
in = null;
collector.close();
collector = null;
} finally{
...
}
}当中流程3，所说到的用户的job有reduce处理。那么就会调用MapOutputBuffer。
这大多数场景下。都会有指定，因此须要详细看看在MapTask端数据输出是怎样处理的。
MapOutputBuffer
什么是MapOutputBuffer
我们都知道在map处理方法中。对输入的kv键值对K1,V1进行处理转换后，会使用collector.collect(K2,V2)输出处理后的kv键值对。非常多人不知道collect之后详细做了什么，怎样做的。带着这个问题，分析下代码。
map方法内调用collector.collect。首先调用的是OutputCollector.collect，OldOutputCollector实现了OutputCollector接口。因此就是调用了OldOutputCollector.collect，代码例如以下：public void collect(K key, V value) throws IOException {
try {
collector.collect(key, value,
partitioner.getPartition(key, value, numPartitions));
} catch (InterruptedException ie) {
Thread.currentThread().interrupt();
throw new IOException("interrupt exception", ie);
}
}方法内对key计算得分区号后，调用了collector.collect。这个collector就是前面所说的MapOutputBuffer。MapOutputBuffer实现了MapOutputCollector接口。
MapOutputBuffer是一个用来暂时存储map输出的缓冲区，它的缓冲区大小是有限的，当写入的数据超过缓冲区的设定的阀值时，须要将缓冲区的数据溢出写入到磁盘，这个过程称之为spill，spill的动作会通过Condition通知给SpillThread。由SpillThread完毕详细的处理过程。假设缓冲区使用过的是简单的单向缓冲区，在一次写满后，flush到磁盘，那么在flush的过程中，将会严重影响到map向缓冲区写入的性能，由于在flush的时候。缓冲区是须要被锁定的。因此。MR採用了循环缓冲区。做到数据在spill的同一时候。仍然能够向剩余空间继续写入数据。缓冲区分析
MapOutputBuffer定义了三个缓冲区，各自是:
int [] kvoffsets, int[] kvindices, byte[] kvbuffer
kvoffsets是索引缓冲区，它的作用是用来记录kv键值对在kvindices中的偏移位置信息。kvindices也是一个索引缓冲区，索引区的每一个单元包括了分区号。k,v在kvbuffer中的偏移位置信息。
kvbuffer是数据缓冲区。保存了实际的k,v。
图1索引区关系
缓冲区之间的关系，从图1就可以一目了然。 kvoffsets作为一级索引，一个用途是用来表示每一个k,v在kvindices中的位置，另一个是用来统计当前索引的缓存的占用比，当超过设定的阀值，就会触发spill动作，将已写入的数据区间spill出去，新写入的时候持续向后写入。当写到尾部后。回过头继续写入。
kvindices为什么要如此用这样结构表示是为了在指定了多个reducetask的时候，maptask的输出须要进行分区。比方有2个reducetask，那么须要将maptask的输出数据均衡的分布到2个reducetask上，因此在索引里引入了分区信息，另外一个是为了每一个分区的key有序，避免直接在比較后直接拷贝key，而仅仅要相互交换一下整形变量就可以。
kvbuffer存储了实际的k,v，为了保证k,v的键值成对的出现，引入了mark标记上一个完毕的k,v的位置。同一时候类似kvoffset一样也增加了表示缓冲区是否满足溢出的一些标志。
另一点就是。k,v的大小不向索引区一样明白的是一对占一个int，可能会出现尾部的一个key被拆分两部分，一步存在尾部，一部分存在头部，可是key为保证有序会交给RawComparator进行比較，而comparator对传入的key是须要有连续的。那么由此能够引出key在尾部剩余空间存不下时，怎样处理。
处理方法是，当尾部存不下，先存尾部，剩余的存头部，同一时候在copy key存到接下来的位置，可是当头部開始，存不下一个完整的key，会付出溢出flush到磁盘。当碰到整个buffer都存储不下key，那么会抛出异常MapBufferTooSmallException表示buffer太小容纳不小.
核心成员变量
先看看MapOutputBuffer的基本的一些成员变量
kvoffset相关的成员变量例如以下：
private volatile int kvstart = 0; // marks beginning of spill
private volatile int kvend = 0; // marks beginning of collectable
private int kvindex = 0; // marks end of collected
private final int[] kvoffsets; // indices into kvindices
在默认情况下kvstart,kvend是相等等，kvindex是表示在kvoffsets中下一个能够写入的位置，当缓冲区达到阀值的时候。kvend=kvindex。在完毕溢出写入过程之后，kvend=kvstart。 注意。这里所的阀值是索引区满足一定使用量，在採用默认配置的时候是达到缓冲区的80%, 也就是kvoffsets.length * 0.8 kvindices相关的成员变量例如以下：
private final int[] kvindices; // partition, k/v offsets into kvbuffer
private static final int PARTITION = 0; // partition offset in acct
private static final int KEYSTART = 1; // key offset in acct
private static final int VALSTART = 2; // val offset in acct
//RECSIZE表示一条索引记录占用16字节。即keoffsets中占用1个int,kvindices中占用3个int
private static final int ACCTSIZE = 3; // total #fields in acct
private static final int RECSIZE =
(ACCTSIZE + 1) * 4; // acct bytes per record 在前面我们说过kvindices中的是按三个int作为一个单元(partition,keyoffset,valoffset)来表示k,v在keybuffer中的位置信息以及属于哪个分区。因此每次操作的时候都是
//ind是kvoffsets中存储的值
kvindices[ind + PARTITION] = partition;
kvindices[ind + KEYSTART] = keystart;
kvindices[ind + VALSTART] = valstart;kvbuffer相关的成员变量例如以下：
private volatile int bufstart = 0; // marks beginning of spill
private volatile int bufend = 0; // marks beginning of collectable
private volatile int bufvoid = 0; // marks the point where we should stop
// reading at the end of the buffer
private int bufindex = 0; // marks end of collected
private int bufmark = 0; // marks end of record
private byte[] kvbuffer; // main output bufferbufstart,bufend,bufindex的作用和kvoffsets中的kvstart,kvend。kvindex一样。
bufmark用来记录一个完整的k,v记录结束的位置。bufvoid用来表示kvbuffer中有效内存结束位置。
kvbuffer也有一个阀值。在採用默认配置的时候是达到缓冲区的80%，是kvbuffer.length * 0.8。
另一部分是和处理spill相关的成员变量
// spill accounting
privatevolatileintnumSpills= 0;//记录当前spill的次数，还会用于组成spill输出的暂时文件名称
//key,value的序列化类
privatefinalSerializer<K> keySerializer;
privatefinalSerializer<V> valSerializer;
//BlockingBuffer是DataOutputStream类型。k,v的写入会通过流的形式写入到bb中，最后满足溢出条件才从kvbuffer写入到磁盘
privatefinalBlockingBuffer bb= newBlockingBuffer();
//满足溢出条件，干脏活累活的线程
privatefinalSpillThread spillThread= newSpillThread();初始化分析
final float spillper = job.getFloat("io.sort.spill.percent",(float)0.8);
final float recper = job.getFloat("io.sort.record.percent",(float)0.05);
final int sortmb = job.getInt("io.sort.mb", 100);
intmaxMemUsage = sortmb << 20;
intrecordCapacity = (int)(maxMemUsage * recper);
recordCapacity -= recordCapacity % RECSIZE;
kvbuffer= newbyte[maxMemUsage- recordCapacity];
bufvoid= kvbuffer.length;
recordCapacity /= RECSIZE;
kvoffsets= newint[recordCapacity];
kvindices= newint[recordCapacity* ACCTSIZE];
softBufferLimit = (int)(kvbuffer.length* spillper);
softRecordLimit= (int)(kvoffsets.length * spillper);在MR的配置选项里有两个參数比較常见到的，一个是io.sort.spill.percent，另一个是io.sort.mb。前者表示在缓冲区使用到多少的时候開始触发spill。后者表示一个MapTask能使用多少的内存大小，将其用作输出的缓存。
从上面我们能够看到kvbuffer。kvoffsets,kvindices的在整个sortmb大小的内存中占用的比例，按默认值算各自是kvbuffer占95M,kvoffsets占1.25M，kvindices占3.75M。
另外。还有kvbuffer。kvoffsets使用到多少会触发spill的一个上限值，这里默认是其长度的80%。
// k/v serialization
comparator= job.getOutputKeyComparator();
keyClass= (Class<K>)job.getMapOutputKeyClass();
valClass= (Class<V>)job.getMapOutputValueClass();
serializationFactory = newSerializationFactory(job);
keySerializer= serializationFactory.getSerializer(keyClass);
keySerializer.open(bb);
valSerializer= serializationFactory.getSerializer(valClass);
valSerializer.open(bb);comparator是key之间用于比較的类。在没有设置的情况下，默认是key所属类里面的一个子类，这个子类继承自WritableComparator。
以Text作为key为例，就是class Comparator extends WritableComparator。
keyClass和valClass普通情况下用户都没有去设置的，也能够不用去设置。这样的情况是指map的key,value的输出和reduce的key,value输出是一样的类型。由于在没有设置map阶段的key,value的输出类型的时候。会调用getOutputKeyClass/getOutputValueClass进行获取。
keySerializer和valSerializer这两个序列化对象。通过序列化工厂类中获取到的，实际上就是WritableSerialization类内的静态类：static class WritableSerializer implements Serializer<Writable>的一个实例。
关于WritableSerialization须要简单的说明下，这个类有包括了两个静态类，各自是WritableDeserializer和WritableSerializer。序列化和反序列化的操作基本类似，都是打开一个流，将输出写入流中或者从流中读取数据。对于序列化是对输入类型调用write接口得到序列化后的内容输出到流中：
public void serialize(Writable w) throws IOException {
w.write(dataOut);
}对于反序列化从流中读取输出，这个要读取解析的对象能够是构造时传入的，也能够是调用deserialize接口传入的类型。
public Writable deserialize(Writable w) throws IOException {
Writable writable;
if(w == null){
writable
= (Writable) ReflectionUtils.newInstance(writableClass, getConf());
} else{
writable = w;
}
writable.readFields(dataIn);
returnwritable;
}终于调用的都是大家熟悉的hadoop在common包中org.apache.hadoop.io这个包内的各种writable类型的write/readFields接口。
keySerializer.open(bb)和valSerializer.open(bb)打开的是流，但不是文件流。而是BlockingBuffer，也就是说兴许调用serialize输出key/value的时候，都是先写入到Buffer中，这个兴许还会在提到。
collect分析
这里分析的collect是MapOutputBuffer中的collect方法，在用户层的map方法内调用collector.collect终于会一层层调用到MapOutputBuffer.collect。这个在前面的"什么是MapOutputBuffer"这一小节中有提到。
collect的代码我们分为两部分来看，一部分是依据索引区来检查是否须要触发spill，
另外一部分是操作buffer并更新索引区的记录。
第一部分代码例如以下：
public synchronized void collect(K key,V value, int partition
) throws IOException {
... //无关紧要的代码
finalintkvnext = (kvindex+ 1) % kvoffsets.length; //获取下一个的索引位置
spillLock.lock();
try{
boolean kvfull;
do {
if (sortSpillException != null){
throw (IOException)new IOException("Spill failed"
).initCause(sortSpillException);
}
//步骤1。推断是否须要触发
// sufficient acct space
kvfull = kvnext == kvstart; //推断是否索引区满了
final boolean kvsoftlimit = ((kvnext > kvend) //推断索引区使用达到上限
? kvnext - kvend > softRecordLimit
: kvend - kvnext <= kvoffsets.length - softRecordLimit);
if (kvstart == kvend&& kvsoftlimit) { //推断是否触发spill
LOG.info("Spilling map output: record full = "+ kvsoftlimit);
startSpill(); //发起通知。通知SpillThread開始做溢出动作
}
//步骤2,缓冲区满的时候，是否须要等待
if (kvfull) {
try {
//spill动作还未完毕。持续等待
while (kvstart != kvend){
reporter.progress();
spillDone.await();
}
} catch (InterruptedException e) {
throw (IOException)new IOException(
"Collector interrupted while waiting for the writer"
).initCause(e);
}
}
} while (kvfull);
} finally{
spillLock.unlock();
}步骤1解析：
1.推断缓冲区是否满了(指kvoffsets)。缓冲区满的推断标准是kvnext==kvstart，由于是循环缓存区，因此kvnext追上了kvstart所指示的起始位置。就是缓冲区满了
2. 在kvstart==kvend，而且kvoffsets的使用是否达到了上限，触发激活SpillThread開始运行spill动作。为什么会有kvstart==kvend这个推断呢，这是由于在缓冲区没有满足spill时，kvend都是指向kvstart，当触发spill时。kvend会指向kvindex位置。也就是说kvstart到kvindex这段区间会被标识出来，是须要spill这段区间，在spill动作完毕之后，会将kvstart指向kvend。因此为了避免已经触发过的了动作再次触发。须要增加kvstart==kvend这个条件。
3.startSpill的动作,会运行这3条语句：
kvend= kvindex;//将kvend指向kvindex,表示spill的区域
bufend= bufmark;//将bufend指向bufmark，bufmark表示最后一个完整的kv记录结束的位置
spillReady.signal();//发起信号，唤醒SpillThread步骤2解析：
1.假设缓冲区已经满了，说明SpillThread还在运行spill动作的过程中，那么须要等待到spill动作的完毕。在完毕之后，SpillThread会将kvstart指向kvend。而且发送spillDone信号。
第二部分代码例如以下：
try {
//步骤1：序列化key，推断是否须要对buffer进行调整
// serialize key bytes into buffer
int keystart = bufindex;
keySerializer.serialize(key);
if (bufindex < keystart) {
// wrapped the key; reset required
bb.reset();
keystart = 0;
}
//步骤2：序列化value,并标记一个完整k,v的结束的位置
// serialize value bytes into buffer
final int valstart = bufindex;
valSerializer.serialize(value);
int valend = bb.markRecord(); if (partition < 0 || partition >= partitions) {
throw new IOException("Illegal partition for " + key + " (" +
partition + ")");
} mapOutputRecordCounter.increment(1);
mapOutputByteCounter.increment(valend >= keystart
? valend - keystart
: (bufvoid - keystart) + valend);
//步骤3:更新一级索引。二级索引。 // update accounting info
int ind = kvindex * ACCTSIZE;
kvoffsets[kvindex] = ind;
kvindices[ind + PARTITION] = partition;
kvindices[ind + KEYSTART] = keystart;
kvindices[ind + VALSTART] = valstart;
kvindex = kvnext;
} catch (MapBufferTooSmallException e) {
LOG.info("Record too large for in-memory buffer: " + e.getMessage());
spillSingleRecord(key, value, partition);
mapOutputRecordCounter.increment(1);
return;
}
}步骤1解析：
1.依据key的序列化类，序列化输出key到kvbuffer。
1)key是怎样输出到kvbuffer的呢。带着这个问题，我们一步步分析。依据前面说过，keySerializer.serialize(key);将会调用的是WritableSerialization.WritableSerializer.serialize(Writable w)方法，为便于分析。现假设key为Text类型。
那么serialize方法内运行的将会是Text中的write方法，也就是例如以下所看到的：
publicvoid write(DataOutput out) throws IOException {
WritableUtils.writeVInt(out, length);
out.write(bytes,0, length);
}这里会写入Text的长度和数据内容。
这里的这个out又是什么呢，keySerializer在构造完毕的时候，调用过一个open函数，传入了一个BlockBuffer的对象,BlockBuffer对象就是这里的out。
再来看看BlockingBuffer的构造:
public BlockingBuffer() {
this(new Buffer());
} privateBlockingBuffer(OutputStream out) {
super(out);
}它new了一个Buffer传递给DataOutputStream。Buffer是BlockBuffer内部实现的一个继承自OutputStream的类。它实现了write接口。因此在调用out.write的时候，终于调用的是Buffer.write。
2)Buffer.write，对于输入的数据，会推断当前kvbuffer缓冲区是否满,假设满了或者是使用达到上限了。可是kvoffsets索引缓冲区还没有达到使用上限（也就是没有kvoffsets的使用没有触发spill）,那么会调用startSpill去激活SpillThread运行spill。
2.当bufindex出现从kvbuffer尾部的位置又一次循环到头部是，说明有key存在尾部存了一部分。头部存了一部分。
由于key的比較函数须要的是一个连续的key。因此须要对key进行特殊处理。
又一次写入一个完整的key。
看详细处理代码：
protected synchronized void reset() throwsIOException {
// key被拆分为两部分，第一部分是在尾部
int headbytelen = bufvoid - bufmark;
//缩短bufvoid为最后一个kv记录结束的位置，也就是第一部分的key在兴许不处理
bufvoid = bufmark;
//由于bufindex已经循环了。索引bufindex肯定是在bufstart前面
//这里须要推断bufindex開始到bufstart这一段区间能否容纳的下第一部分的key
if (bufindex + headbytelen < bufstart) {
//容纳的下，触发两次copy，先将第二部分key往后copy
//再将第一部分的key copy到kvbuffer起始位置
System.arraycopy(kvbuffer, 0, kvbuffer, headbytelen, bufindex);
System.arraycopy(kvbuffer, bufvoid, kvbuffer, 0, headbytelen);
bufindex += headbytelen;
} else {
/*
当容纳不下的时候。先copy第二部分的key
然后将bufindex重置，又一次写入第一部分的key。当缓存不足够写入第一部分的key
会触发spill;当能够写入则写入第一部分的key,在写入keytmp所存放的第二部分的key的时候，会触发spill，当spill完毕之后该第二部分key仍不能完整的写入，则会throw一个异常，指出key太大。
//
byte[] keytmp = new byte[bufindex];
System.arraycopy(kvbuffer, 0, keytmp, 0, bufindex);
bufindex = 0;
out.write(kvbuffer, bufmark, headbytelen);
out.write(keytmp);
}
}
}2.当kvindex从kvbuffer尾部又一次循环到头部的时候，须要对不连续的的key进行特殊处理。
步骤2解析：
1.依据value的序列化类，序列化输出value到kvbuffer中，并在结束时，将bufmark置为value的结束位置。
步骤3解析：
1.更新kvoffsets的索引,在kvindex这个节点，记录下在kvindices的哪个节点记录了当前这个k,v键值对信息。
并将kvindex指向下一个可用的位置。
总的来说。collect的流程就是如上所说的这些，至于涉及到的SpillThread的处理，在兴许会单独解析。
flush分析
用户在结束map处理后，已经没有数据再输出到缓冲区。但缓存中还有数据没有刷到磁盘上，须要将缓存中的数据flush到磁盘上。这个动作就是由MapOutbutBuffer的flush来完毕。
我们看看flush是在哪个时间段调用的，在文章開始处说到runOldMapper处理的时候。有提到。代码例如以下：
runner.run(in,newOldOutputCollector(collector,conf), reporter);
collector.flush();
是在MapRunner运行一个Mapper后。会调用collector将残留的数据flush出去，就是在这里被调用到的。
我们再看看flush函数的处理流程，逻辑还是比較简单的。
public synchronized void flush() throws IOException,ClassNotFoundException,
InterruptedException {
LOG.info("Starting flush of map output");
spillLock.lock();
try{
//步骤1:假设已经在spill等待完毕
while (kvstart != kvend){
reporter.progress();
spillDone.await();
}
if (sortSpillException != null){
throw (IOException)new IOException("Spill failed"
).initCause(sortSpillException);
}
//步骤2:缓冲区还有数据没有刷出去，则触发spill
if (kvend != kvindex){
kvend = kvindex;
bufend = bufmark;
sortAndSpill();
}
} catch(InterruptedException e) {
throw (IOException)new IOException(
"Buffer interrupted while waiting for the writer"
).initCause(e);
} finally{
spillLock.unlock();
}
assert!spillLock.isHeldByCurrentThread();
// 步骤3:停止spill线程
try{
spillThread.interrupt();
spillThread.join();
} catch(InterruptedException e) {
throw (IOException)new IOException("Spill failed"
).initCause(e);
} kvbuffer= null;
//步骤4：合并之前陆续输出的spill.1.out...spill.n.out为file.out
mergeParts();
Path outputPath = mapOutputFile.getOutputFile();
fileOutputByteCounter.increment(rfs.getFileStatus(outputPath).getLen());
}flush的处理分为上述4个步骤，分别在代码中凝视了，当中步骤4的过程涉及到了对输出的文件进行排序，合并的过程，后面会单独再对此进行分析。
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