MapReduce源码解析

1. Job提交流程源码和切片源码详解

Job提交流程源码详解

waitForCompletion()

submit();

// 1建立连接
	connect();	
		// 1)创建提交Job的代理
		new Cluster(getConfiguration());
			// (1)判断是本地运行环境还是yarn集群运行环境
			initialize(jobTrackAddr, conf); 

// 2 提交job
submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster)

	// 1)创建给集群提交数据的Stag路径
	Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);

	// 2)获取jobid ，并创建Job路径
	JobID jobId = submitClient.getNewJobID();

	// 3)拷贝jar包到集群
copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);	
	rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);

	// 4)计算切片，生成切片规划文件
writeSplits(job, submitJobDir);
		maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
		input.getSplits(job);

	// 5)向Stag路径写XML配置文件
writeConf(conf, submitJobFile);
	conf.writeXml(out);

	// 6)提交Job,返回提交状态
status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());

2. MapTask & ReduceTask源码解析

MapTask源码解析流程

=================== MapTask ===================
context.write(k, NullWritable.get());   //自定义的map方法的写出，进入
output.write(key, value);  
	//MapTask727行，收集方法，进入两次 
collector.collect(key, value,partitioner.getPartition(key, value, partitions));
	HashPartitioner(); //默认分区器
collect()  //MapTask1082行 map端所有的kv全部写出后会走下面的close方法
	close() //MapTask732行
	collector.flush() // 溢出刷写方法，MapTask735行，提前打个断点，进入
sortAndSpill() //溢写排序，MapTask1505行，进入
	sorter.sort()   QuickSort //溢写排序方法，MapTask1625行，进入
mergeParts(); //合并文件，MapTask1527行，进入
	
collector.close(); //MapTask739行,收集器关闭,即将进入ReduceTask

ReduceTask源码解析流程

=================== ReduceTask ===================
if (isMapOrReduce())  //reduceTask324行，提前打断点
initialize()   // reduceTask333行,进入
init(shuffleContext);  // reduceTask375行,走到这需要先给下面的打断点
        totalMaps = job.getNumMapTasks(); // ShuffleSchedulerImpl第120行，提前打断点
         merger = createMergeManager(context); //合并方法，Shuffle第80行
			// MergeManagerImpl第232 235行，提前打断点
			this.inMemoryMerger = createInMemoryMerger(); //内存合并
			this.onDiskMerger = new OnDiskMerger(this); //磁盘合并
rIter = shuffleConsumerPlugin.run();
		eventFetcher.start();  //开始抓取数据，Shuffle第107行，提前打断点
		eventFetcher.shutDown();  //抓取结束，Shuffle第141行，提前打断点
		copyPhase.complete();   //copy阶段完成，Shuffle第151行
		taskStatus.setPhase(TaskStatus.Phase.SORT);  //开始排序阶段，Shuffle第152行
	sortPhase.complete();   //排序阶段完成，即将进入reduce阶段 reduceTask382行
reduce();  //reduce阶段调用的就是我们自定义的reduce方法，会被调用多次
	cleanup(context); //reduce完成之前，会最后调用一次Reducer里面的cleanup方法