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假设我们需要处理一批有关天气的数据，其格式如下：
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0067011990999991950051507+0000+ 0043011990999991950051512+0022+ 0043011990999991950051518-0011+ 0043012650999991949032412+0111+ 0043012650999991949032418+0078+ 0067011990999991937051507+0001+ 0043011990999991937051512-0002+ 0043011990999991945051518+0001+ 0043012650999991945032412+0002+ 0043012650999991945032418+0078+ |
现在需要统计出每年的最高温度。
Map-Reduce主要包括两个步骤：Map和Reduce
每一步都有key-value对作为输入和输出：
对于上面的例子，在map过程，输入的key-value对如下：
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(0,0067011990999991950051507+0000+) (33,0043011990999991950051512+0022+) (66,0043011990999991950051518-0011+) (99,0043012650999991949032412+0111+) (132,0043012650999991949032418+0078+) (165,0067011990999991937051507+0001+) (198,0043011990999991937051512-0002+) (231,0043011990999991945051518+0001+) (264,0043012650999991945032412+0002+) (297,0043012650999991945032418+0078+) |
在map过程中，通过对每一行字符串的解析，得到年-温度的key-value对作为输出：
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(1950, 0) (1950, 22) (1950, -11) (1949, 111) (1949, 78) (1937, 1) (1937, -2) (1945, 1) (1945, 2) (1945, 78) |
在reduce过程，将map过程中的输出，按照相同的key将value放到同一个列表中作为reduce的输入
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(1950, [0, 22, –11]) (1949, [111, 78]) (1937, [1, -2]) (1945, [1, 2, 78]) |
在reduce过程中，在列表中选择出最大的温度，将年-最大温度的key-value作为输出：
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(1950, 22) (1949, 111) (1937, 1) (1945, 78) |
其逻辑过程可用如下图表示：
下图大概描述了Map-Reduce的Job运行的基本原理：
下面我们讨论JobConf，其有很多的项可以进行配置：
当然不用所有的都设置，由上面的例子，可以编写Map-Reduce程序如下：
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public class MaxTemperature { } |
Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分：
JobClient.runJob()创建一个新的JobClient实例，调用其submitJob()函数。
提交任务后，runJob每隔一秒钟轮询一次job的进度，将进度返回到命令行，直到任务运行完毕。
当JobTracker收到submitJob调用的时候，将此任务放到一个队列中，job调度器将从队列中获取任务并初始化任务。
初始化首先创建一个对象来封装job运行的tasks, status以及progress。
在创建task之前，job调度器首先从共享文件系统中获得JobClient计算出的input splits。
其为每个input split创建一个map task。
每个task被分配一个ID。
TaskTracker周期性的向JobTracker发送heartbeat。
在heartbeat中，TaskTracker告知JobTracker其已经准备运行一个新的task，JobTracker将分配给其一个task。
在JobTracker为TaskTracker选择一个task之前，JobTracker必须首先按照优先级选择一个Job，在最高优先级的Job中选择一个task。
TaskTracker有固定数量的位置来运行map task或者reduce task。
默认的调度器对待map task优先于reduce task
当选择reduce task的时候，JobTracker并不在多个task之间进行选择，而是直接取下一个，因为reducetask没有数据本地化的概念。
TaskTracker被分配了一个task，下面便要运行此task。
首先，TaskTracker将此job的jar从共享文件系统中拷贝到TaskTracker的文件系统中。
TaskTracker从distributed cache中将job运行所需要的文件拷贝到本地磁盘。
其次，其为每个task创建一个本地的工作目录，将jar解压缩到文件目录中。
其三，其创建一个TaskRunner来运行task。
TaskRunner创建一个新的JVM来运行task。
被创建的child JVM和TaskTracker通信来报告运行进度。
MapRunnable从inputsplit中读取一个个的record，然后依次调用Mapper的map函数，将结果输出。
map的输出并不是直接写入硬盘，而是将其写入缓存memory buffer。
当buffer中数据的到达一定的大小，一个背景线程将数据开始写入硬盘。
在写入硬盘之前，内存中的数据通过partitioner分成多个partition。
在同一个partition中，背景线程会将数据按照key在内存中排序。
每次从内存向硬盘flush数据，都生成一个新的spill文件。
当此task结束之前，所有的spill文件被合并为一个整的被partition的而且排好序的文件。
reducer可以通过http协议请求map的输出文件，tracker.http.threads可以设置http服务线程数。
当map task结束后，其通知TaskTracker，TaskTracker通知JobTracker。
对于一个job，JobTracker知道TaskTracer和map输出的对应关系。
reducer中一个线程周期性的向JobTracker请求map输出的位置，直到其取得了所有的map输出。
reduce task需要其对应的partition的所有的map输出。
reduce task中的copy过程即当每个map task结束的时候就开始拷贝输出，因为不同的maptask完成时间不同。
reduce task中有多个copy线程，可以并行拷贝map输出。
当很多map输出拷贝到reduce task后，一个背景线程将其合并为一个大的排好序的文件。
当所有的map输出都拷贝到reduce task后，进入sort过程，将所有的map输出合并为大的排好序的文件。
最后进入reduce过程，调用reducer的reduce函数，处理排好序的输出的每个key，最后的结果写入HDFS。
当JobTracker获得最后一个task的运行成功的报告后，将job得状态改为成功。
当JobClient从JobTracker轮询的时候，发现此job已经成功结束，则向用户打印消息，从runJob函数中返回。
如有不懂，欢迎拨打10010或10086，转何哲江。
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原文地址：http://blog.csdn.net/u011340807/article/details/24630467
