不得不說閱讀原始碼的過程，極其痛苦 。Dream Car 鎮樓 ~ ！
雖說整個MapReduce過程也就只有Map階段和Reduce階段，但是仔細想想，在Map階段要做哪些事情？這一階段具體應該包含資料輸入(input)，資料計算(map)，資料輸出(output)，這三個步驟的劃分是非常符合思維習慣的。
從大資料開發的hello world案例入手，如下是一個word count 案例的map程式
public class WcMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private Text k = new Text();
private IntWritable v = new IntWritable(1);
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//1. 獲取一行資料
String str = value.toString();
//2. 按照空格分開單詞
String[] words = str.split(" ");
//3. 遍歷集合，拼裝成(word,one)形式
for (String word : words) {
this.k.set(word);
context.write(k, v);
}
}
}
自定義的WcMapper類繼承了Mapper類，重寫了map()方法，在這個方法裡我們按照需求，編寫了相應的業務邏輯。進入Mapper類中檢視。
這個類包含的方法並不多，並且比較符合見名知義的思維規律，可以根據方法輔助註釋大概瞭解其具體功能。在這個類的頭上還包括一段對類的描述性註釋，大致意思就是map階段到底幹了什麼，嘗試簡單翻譯一下核心內容
- 將輸入鍵/值對對映到一組中間鍵/值對。
- 對映是將輸入記錄轉換為中間記錄的單個任務。 轉換後的中間記錄不需要與輸入記錄的型別相同。 一個給定的輸入對可以對映到零個或多個輸出對。
- Hadoop Map-Reduce 框架為InputFormat為作業生成的每個InputSplit生成一個對映任務。 Mapper實現可以通過JobContext.getConfiguration()訪問作業的Configuration 。
- 框架首先呼叫setup(Mapper.Context) ，然後為InputSplit中的每個鍵/值對呼叫map(Object, Object, Mapper.Context) 。 最後呼叫cleanup(Mapper.Context) 。
- 與給定輸出鍵關聯的所有中間值隨後由框架分組，並傳遞給Reducer以確定最終輸出。 使用者可以通過指定兩個關鍵的RawComparator類來控制排序和分組。
- Mapper輸出按Reducer進行分割槽。 使用者可以通過實現自定義Partitioner來控制哪些鍵（以及記錄）去哪個Reducer 。
- 使用者可以選擇通過Job.setCombinerClass(Class)指定combiner來執行中間輸出的本地聚合，這有助於減少從Mapper傳輸到Reducer的資料量。
- 應用程式可以指定是否以及如何壓縮中間輸出，以及通過Configuration使用哪些CompressionCodec 。
如果作業有零減少，則Mapper的輸出將直接寫入OutputFormat而不按鍵排序。
public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {
public abstract class Context implements MapContext<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT> {}
protected void setup(Context context ) throws IOException, InterruptedException {}
protected void map(KEYIN key, VALUEIN value,Context context) throws IOException, InterruptedException
{context.write((KEYOUT) key, (VALUEOUT) value);}
protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {}
public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
setup(context);
try {
while (context.nextKeyValue()) {
map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
}
} finally {
cleanup(context);
}
}
}
看到run(Context context) 這個方法就比較有框架的感覺了，這個方法裡面呼叫了一次setup(context) 和cleanup(context),而對map方法則為輸入拆分中的每個鍵/值對呼叫一次。
這個類看到這也就算結束了，其它的也看不出啥東西了。進入MapTask類，包含了大量的核心業務邏輯方法。這個類會被Yarn反射呼叫run方法，例項化MapTask。直接進run方法，刪除了部分非核心程式碼，清清爽爽。
@Override
public void run(final JobConf job, final TaskUmbilicalProtocol umbilical){
this.umbilical = umbilical;
if (isMapTask()) {
// reduce的個數為 0，所以整個任務只有map階段
if (conf.getNumReduceTasks() == 0) {
mapPhase = getProgress().addPhase("map", 1.0f);
} else {
// 如果有reduce階段，將進行進度分配
mapPhase = getProgress().addPhase("map", 0.667f);
// 排序環節讓後續的reduce環節變得更輕鬆完成，只需拉取一次檔案，減少I/O
sortPhase = getProgress().addPhase("sort", 0.333f);
}
}
TaskReporter reporter = startReporter(umbilical);
boolean useNewApi = job.getUseNewMapper();
initialize(job, getJobID(), reporter, useNewApi);
// check if it is a cleanupJobTask
.........
if (useNewApi) { // 新舊API的選擇
// 進這個方法
runNewMapper(job, splitMetaInfo, umbilical, reporter);
} else {
runOldMapper(job, splitMetaInfo, umbilical, reporter);
}
done(umbilical, reporter);
}
繼續進入runNewMapper(job, splitMetaInfo, umbilical, reporter) 方法。裡邊有點長啊，一下不好找到重點。小常識：重要的東西放在try-catch中！！ 所以首先看try-catch塊。
private <INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>
void runNewMapper(final JobConf job,final TaskSplitIndex splitIndex,final TaskUmbilicalProtocol umbilical,TaskReporter reporter) {
............先刪了，略過不看............
// 用人類的思維過一遍方法名
try {
// 1、初始化輸入流
input.initialize(split, mapperContext);
// 2、直覺呼叫這個run()方法，最終會呼叫到自定義的map方法
mapper.run(mapperContext);
// 3、完成map計算階段
mapPhase.complete();
// 4、排序階段走起
setPhase(TaskStatus.Phase.SORT);
// 5、狀態資訊更新或者傳遞（猜的）
statusUpdate(umbilical);
// 6、關閉輸入流
input.close();
input = null;
// 7、進入到out階段，輸出map資料
output.close(mapperContext);
output = null;
} finally {
// Quietly，默默的做一些事情 ...
closeQuietly(input);
closeQuietly(output, mapperContext);
}
}
這樣一來整個思路就就很絲滑順暢了，回過頭來看刪除掉的程式碼片段 ，原註釋資訊也蠻好懂的。
// 1、make a task context so we can get the classes 封裝任務的上下文，job裡有configuration
// 常識：在框架中上下文物件是不可缺少的，有些資訊在業務線來回穿梭，封裝進上下文可以隨時獲取
// 回憶：客戶端上傳任務到資源層，其中包括Jar包，配置檔案，切片三個檔案，container拿到可以例項化job
org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext taskContext =
new org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskAttemptContextImpl(job, getTaskID(),reporter);
// 2、make a mapper:根據taskContext + job，例項化出來一個mapper物件
org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE> mapper =
(org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>)
// 就是自己寫的WCMapper物件，也就對應了下邊的 mapper.run(mapperContext)。絲滑~！
ReflectionUtils.newInstance(taskContext.getMapperClass(), job);
// 3、make the input format：輸入格式化，為啥需要這個玩意？split是一片資料，那讀一條資料就要這玩意了
org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat<INKEY,INVALUE> inputFormat =
(org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat<INKEY,INVALUE>)
// 在寫job配置的時候，其實是可以指定InputFormat噠，預設是TextInputFormat
ReflectionUtils.newInstance(taskContext.getInputFormatClass(), job);
// 4、rebuild the input split，每個map都要確定自己往哪個split移動
org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit split = null;
// 每個mapper都要搞搞清楚自己要讀取哪個split 【計算向資料移動】
split = getSplitDetails(new Path(splitIndex.getSplitLocation()),
splitIndex.getStartOffset());
// 5、input = split + inputFormat （父類是RecordReader）
org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader<INKEY,INVALUE> input =
new NewTrackingRecordReader<INKEY,INVALUE>
// 所以input有能力在split讀取出來一條條的記錄
(split, inputFormat, reporter, taskContext);
// 小總結：3、4、5 三步要做的就是——想個辦法在Split中讀取一條資料
//--------------------NewTrackingRecordReader() begin-------------------------------
private final org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader<K,V> real;
NewTrackingRecordReader(...){
.....
// 呼叫TextInputFormat的createRecordReader，返回一個LineRecordReader物件
// 所以input就是一個LineRecordReader物件
this.real = inputFormat.createRecordReader(split, taskContext);
.....
}
//--------------------NewTrackingRecordReader() end--------------------------------
...........先略過輸出這一部分...........
// 6、上面是任務上下文，這裡是map上下文，包含了input、output、split
org.apache.hadoop.mapreduce.MapContext<INKEY, INVALUE, OUTKEY, OUTVALUE>
mapContext =
new MapContextImpl<INKEY, INVALUE, OUTKEY, OUTVALUE>(job, getTaskID(),
input, output,
committer,
reporter, split);
// 7、又對map上下文包裝了一層mapperContext，包含了input、output、split
// 這不就是Mapper類中的run(Context context)的入參嘛 ~！！
org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>.Context
mapperContext =
new WrappedMapper<INKEY, INVALUE, OUTKEY, OUTVALUE>().getMapContext(
mapContext);
//-------------Mapper::run(Context context) begin ----------------------------------
public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
setup(context);
try {
// 從mapper的上下文裡判斷有無下一條資料
while (context.nextKeyValue()) {
// 取出切片中的下一條資料進行計算
map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
}
} finally {
cleanup(context);
}
}
// 從map的上下文資訊中是如何獲取到一條資料的？LineRecordReader返回的~~ 層層封裝真絕了
//-------------Mapper::run(Context context) end ----------------------------------
現在可以回頭看try塊中的 input.initialize(split, mapperContext)的方法，進去看方法實現的細節。資料在HDFS層會被切割開，那麼它能被計算正確是如何實現的？ 在這就有相應的實現程式碼不復雜，但是有小亮點。
只保留核心業務邏輯，還是該刪的刪，清清爽爽，開開心心閱讀原始碼 ~
// 記住這是Recordreader的初始化方法
public void initialize(InputSplit genericSplit,TaskAttemptContext context) {
// map任務計算是面向切片的，先拿到切片，再拿到切片的始端
start = split.getStart();
// 始端 + 切片大小，得到末端
end = start + split.getLength();
// 從切片中拿到檔案路徑
final Path file = split.getPath();
// open the file and seek to the start of the split
// 獲取到檔案系統的一個物件
final FileSystem fs = file.getFileSystem(job);
//開啟檔案，會得到一個面向檔案的輸入流
// 各個map並行執行，所以不會都是從檔案頭開始讀，所以它要搭配一個seek()方法
fileIn = fs.open(file);
if (...) {
......
} else {
// 每個map 都會seek到自己切片偏移量的位置開始讀取資料
fileIn.seek(start);
// SplitLineReader：切片裡的行記錄讀取器。這名字一看就很物件導向
in = new SplitLineReader(fileIn, job, this.recordDelimiterBytes);
filePosition = fileIn;
}
// If this is not the first split, we always throw away first record
// because we always (except the last split) read one extra line in
// next() method.
// 如果這不是第一次拆分，我們總是丟棄第一條記錄。
// 因為我們總是（除了最後一次拆分）在 next() 方法中讀取額外的一行。
// 這就防止了 hello 被拆成了 he llo 導致計算錯誤
if (start != 0) {
start += in.readLine(new Text(), 0, maxBytesToConsume(start));
}
this.pos = start;
}
in.readLine(new Text(), 0, maxBytesToConsume(start)) 這個方法把讀到的一行資料交給一個Text物件持有，返回值是一個int型別的數值，表示讀到了多少個位元組。
注意到方法傳參new Text()物件，當方法執行完是時候，這個物件會因為沒有引用被GC回收。那麼既然沒有引用，它在幹嘛？
回憶：切片是一個邏輯切分，預設的大小是一個block塊的大小。假如一個split小於block ，這個block就會被切成多個部分。如果就是尼瑪那麼寸， hello 兩個切片被拆成了 he llo 兩部分，就會導致計算錯誤。這時候向下多讀一行，哎，這個問題就解決啦。
再回頭說：計算向資料移動。被多讀的一行如果在其它的節點怎麼辦？答：把這一行資料傳過來，不必移動計算。
其實看到這裡也就可以明白了，在整個Map的input環節，真正幹讀取資料活的是LineRecordReader，key就是面向行的位元組偏移量。下邊這段程式碼已經出現多次了
public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
setup(context);
try {
// 從mapper的上下文裡判斷有無下一條資料
while (context.nextKeyValue()) {
// 取出切片中的下一條資料進行計算
map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
}
} finally {
cleanup(context);
}
}
通過閱讀上邊的原始碼我們已經知道此處傳參Context實際上就是一個MapContextImpl物件，context.nextKeyValue()方法也就是在呼叫LineRecordReader::nextKeyValue()方法。這個方法內部：會對key-value進行賦值，返回boolean值，代表是否賦值成功。總體下來可以說是感覺非常的絲滑~
總結：（我自己能看懂就行了~）
MapTask：input -> map -> output
intput：（Split + format）來自於輸入格式化類返回記錄讀取器物件
TextInputFormat - > LineRecordReader：
Split三個維度：file , offset , length
init()：in = fs.open（file）.seek。除了第一個切片，都會往下多讀一行。
nextKeyValue():
1、讀取資料中的一條記錄對應的key，value 賦值；
2、返回布林值；
getCurrentKey（）
getCurrentValue（）