一  MapReduce

1.MapReduce1 架构设计

Client: 客户端
JobTracker: 主要负责 资源监控管理和作业调度 。
a.监控所有TaskTracker 与job的健康状况,一旦发现失败,就将相应的任务转移到其他节点;
b.同时JobTracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息,并将这些信息告诉任务调度器,而调度
器会在资源出现空闲时,选择合适的任务使用这些资源.
TaskTracker:是JobTracker与Task之前的桥梁
a.从JobTracker接收并执行各种命令:运行任务、提交任务、 Kill任务、重新初始化任务;
b.周期性地通过心跳机制,将节点健康情况和资源使用情况、各个任务的进度和状态等汇报给
JobTracker.
Task Scheduler: 任务调度器(默认FIFO,先按照作业的优先级高低,再按照到达时间的先后选择被执
行的作业)
Map Task: 映射任务
Reduce Task: 归约任务

2. MapReduce2 架构设计（ Yarn工作流程(mr提交应用程序) )  

1:用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。
2:ResourceManager为该应用程序分配第一个Container， 并与对应的Node-Manager通信，要求它在这个Container中启动应用
程序的ApplicationMaster。
3:ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态，然后
它将为各个任务申请资源，并监控它的运行状态，直到运行结束，即重复步骤4~7。
4:ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源。
5:一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它启动任务。
6:NodeManager为任务设置好运行环境（包括环境变量、 JAR包、二进制程序等）后，将任务启动命令写到一个脚本中，并通
过运行该脚本启动任务。
7:各个任务通过某个RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行
状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。在应用程序运行过程中，用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询应用程序
的当前运行状态。
8:应用程序运行完成后， ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自己。

                 当用户向YARN中提交一个应用程序后， YARN将分两个阶段运行该应用程序：
a. 第一个阶段是启动ApplicationMaster；
b. 第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，为它申请资源，并监控它的整个运行过程，直到运行完成。

3.mapreduce常用命令

mapred job ：

              [-kill ]
              [-list [all]]
4.mapreduce的运行流程

      1、向client端提交MapReduce job.

　　2、随后yarn的ResourceManager进行资源的分配.

　　3、由NodeManager进行加载与监控containers.

　　4、通过applicationMaster与ResourceManager进行资源的申请及状态的交互，由NodeManagers进行MapReduce运行时job的管理.

　　5、通过hdfs进行job配置文件、jar包的各节点分发。

5.mapreduce的运行原理

1、Map任务处理

　　 读取HDFS中的文件。每一行解析成一个。每一个键值对调用一次map函数。之后覆盖map()，接收前面产生的，进行处理，转换为新的输出。然后对输出的进行分区。默认分为一个区。对不同分区中的数据进行排序（按照k）、分组。分组指的是相同key的value放到一个集合中。　排序后，  分组 ， 对分组后的数据进行归约。

2、Reduce任务处理

　 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。对多个map的输出进行合并、排序。覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现自己的业务逻辑 ， 处理后，产生新的输出。 对reduce输出的写到HDFS中。

6. mapreduce的shuffle机制

mapreduce 中， map 阶段处理的数据如何传递给 reduce 阶段，是 mapreduce 框架中最关键的一个流程，这个流程就叫 shuffle ；  将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分区和排序；

1. maptask 收集我们的 map() 方法输出的 kv 对，放到内存缓冲区中

2. 从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件

3. 多个溢出文件会被合并成大的溢出文件

4. 在溢出过程中，及合并的过程中，都要调用 partitoner 进行分组和针对 key 进行排序

5. reducetask 根据自己的分区号，去各个 maptask 机器上 取相应的结果分区数据

6. reducetask 会取到同一个分区的来自不同 maptask 的结果文件， reducetask 会将这些文件再进行合并（归并排序）

7. 合并成大文件后， shuffle 的过程也就结束了，后面进入 reducetask 的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对 group ，调用用户自定义的 reduce() 方法）

Shuffle 中的缓冲区大小会影响到 mapreduce 程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘 io 的次数越少，执行速度就越快

缓冲区的大小可以通过参数调整 ,   参数： io.sort.mb   默认 100M