1、MR基本定义
参考百度百科定义，简要概括如下：
MapReduce是分布式的计算框架或者解决方案，大致有基本内容：
- 1）首先MapReduce重点是工作在集群的节点上，而非在单台服务器上做计算、做统计等
- 2）MapReduce把用户提交的任务以分布式放在多个节点上执行，自动划分计算数据和计算任务等，这些并行计算涉及到的系统底层的复杂细节交由MR框架负责处理。换句话：数据开发人员只需要定义“我要统计词频”的“任务”后，提交给MR框架即可，坐等计算结果，至于MR是如何从多台服务上找数据文件、计算统计、缓存中间计算结果、存储最终技术结果、CPU、内存、IO网络资源使用等，数据开发人员都无需关注，MR自己会处理。
2、HDFS和MR的关系
HDFS和MR共同组成Hadoop分布式系统体系结构的核心。HDFS在集群上实现了分布式文件系统，MR在集群上实现了分布式计算和任务处理。HDFS在MR任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持，MR在HDFS的基础上实现了任务的分发、计算、跟踪等工作，并收集结果，二者相互作用，完成分布式集群的主要任务。
3、MR组件架构
MapReduce框架设计为4部分：Client、JobTracker、TaskTracker以及Map Task & Reduce Task。具体内容如下：
1）Client 客户端
Hadoop中，把用户提交的MapReduce程序成为“Job”（作业），每一个 Job 都会在用户端通过 Client 类将应用程序以及配置参数 Configuration 打包成 jar文件存储在 HDFS，也就是这个MR程序 jar包在集群中每个节点都存放在一份，而且是存放在hdfs文件系统上，并把jar包路径告诉 JobTracker ，由它创建每一个 Task（即 Map Task 和 Reduce Task） 将它们分发到各个 TaskTracker 服务中去执行。
2）JobTracker
JobTracke负责资源监控和作业调度。JobTracker 监控所有TaskTracker 与job的健康状况，当然TaskTracker也会主动上报自己的情况，若JobTracker一旦发现某个TaskTracker失败，就将相应的任务转移到其他健康TaskTracker节点继续干活；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Task Scheduler，而调度器会在TaskTracker所在节点资源出现空闲时，选择合适的任务工作交由这些空闲的TaskTracker来干活。这里说的调度器，就是我们后面要讨论的YARN，在hadoop 1，MR框架还需要运行资源调度和管理服务，在hadoop 2中，这个资源调度功能在MR框架中剥离出来，交由更专业的YARN框架统一处理。
3）TaskTracker
TaskTracker 会周期性地通过Heartbeat 将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给JobTracker，同时接收JobTracker 发送过来的命令并执行相应的操作（如启动新任务、杀死任务等）。TaskTracker 使用“slot”等量划分本节点上的资源量。“slot”代表计算资源（CPU、内存等）。一个Task 获取到一个slot 后才有机会运行，而Hadoop 调度器的作用就是将各个TaskTracker 上的空闲slot 分配给Task 使用。slot 分为Map slot 和Reduce slot 两种，分别供Map Task 和Reduce Task 使用。TaskTracker 通过slot 数目（可配置参数）限定Task 的并发度。
4）Map Task & Reduce Task
Map Task、Reduce Task由Datanode节点上的TaskTracker 启动，HDFS 以固定大小的block 为基本单位存储数据，而对于MapReduce的处理单位是：split。split 是一个逻辑概念，它只包含一些元数据信息，比如数据起始位置、数据长度、数据所在节点等。正因为屏蔽了物理文件层，在逻辑层，数据文件划分方法完全由数据开发者自行决定，这就是为何MR通过再次封装使用split来组织数据块的原因。这就像Linux LVM逻辑，多个物理卷PV组成一个大的卷组VG（或者物理卷池），逻辑卷LV在VG的上面，因为物理卷被逻辑化，因此可以由用户自行划分区或或者调整分区大小。
split 的多少决定了Map Task 的数目，每个split 只会交给一个Map Task 处理。
Split 和 Block的关系如下图所示：
4、MR运行流程
4.1 分区原理
1）、首先我们需要了解MR的分区partition原理，它是参考了一致性hash算法的概念：
Hash算法是为了保证数据均匀的分布，例如：有3个目录，编号分别为：0、1、2；现在有12个文件，如何把12个文件平均存放到3个目录下呢？按Hash算法的做法是，将12个文件从0开始编号，得到这样的一个数组：
[0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11]，每个文件所存放目录号=文件序号 mod 3，任何数字对3取模，最终得到的结果都是0，1，2。
最后将取模结果为0的文件放入0号目录下，结果为1的文件放入1号目录下，结果为2的文件放入2号目录，12个文件最终均匀的分布到3个目录下：
0、3、6、9、12号的文件存放在0号目录下
1、4、7、10号的文件存放在1号目录下
2、5、8、11号的文件存放在2号目录下
MR的分区partition就是这样的过程，partition_num=hash（key）mod N2）MR为何做partition？
在进行MapReduce计算时，经常的需求是把最终的输出数据分到不同的文件中，例如：
按照年度（季度、月等）划分的话，需要把同一年份的数据放到一个文件中，因此不同年份对应不同的文件；
按性别业务划分，需要把同一性别的数据放到一个文件中，因此不同性别的数据放在不同的文件上。
从逆向来看：这些最终的输出是我们需要的数据，是由Reducer任务产生，而如果要得到最终输出的多个数据文件，意味着有同样数量的Reducer任务在跑；Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的Map阶段的数据分配给不同的Reducer任务运行。Mapper任务划分数据的过程就称作Partition，负责实现划分数据的类称作Partitioner。
4.2 MapReduce统计词频的MapReduce流程
该图统计词频流程主要分为以下几步。
第1步：假设一个文件有三行英文句子作为 MapReduce 的Input（输入），这里经过 Splitting 过程把文件分割为3块。分割后的3块数据就可以并行处理，每一块交给一个 map 线程处理，对应3个map task。
第2步：每个 map 线程中，以每个单词为key，以1作为词频数value，并建结果写到磁盘上，而非内存中（spark计算框架则会把此计算结果放在内存中，减少IO加速计算）。
第3步：每个 map 的输出要经过 shuffling（混洗），将相同的单词key放在同一分区，然后交给 reduce task处理。
第4步：reduce 接受到 shuffling 后的数据（reduce去读相应的map计算结果文件）， 会将相同的单词进行合并，得到每个单词的词频数，最后将统计好的每个单词的词频数作为输出结果。
Map Reduce具体实现
==Map阶段==
Map 阶段是由一定数量的 Map Task 组成。这些 Map Task 可以同时运行，每个Task所使用的计算资源由slot决定，每个 Map Task又是由以下三个部分组成。
1）、对输入数据格式进行解析的一个组件：InputFormat。因为不同的数据可能存储的数据格式不一样，这就需要有一个 InputFormat 组件来解析这些数据的存放格式。默认情况下，它提供了一个 TextInputFormat 来读取输入数据格式（就像在Pandas中，使用read_csv()方法读取csv格式数据，用read_excel()读取Excel格式的数据）。TextInputFormat 会将文件的每一行解释成(key,value)，key代表每行偏移量，value代表每行数据内容。 通常不需要自定义 InputFormat，因为 MapReduce 提供了很多种InputFormat的实现，可直接引用。
2）、对输入数据进一步处理：Mapper——这个 Mapper 计算指具体业务逻辑，因为不同的业务对数据有不同的处理。
3)、数据分组：Partitioner。Mapper 数据处理之后输出导reduce之前，输出key会经过 Partitioner 分组选择不同的reduce。默认的情况下，Partitioner 会对 map 输出的key进行hash取模，比如有3个Reduce Task，它就是模（mod）3，如果key的hash值为0对应第0个 Reduce Task，hash值1对应第1个Reduce Task，hash值2对应第2个Reduce Task。如上图第一组map的bear和第二组map的bear hash值一样，因此被shuffling到同一组，然后交给第一个 reduce 来处理。
==Reduce 阶段==
Reduce 阶段由一定数量的 Reduce Task 组成。这些 Reduce Task 可以同时运行，每个 Reduce Task又是由以下四个部分组成。
1）、数据远程（http方式）或本地拷贝。Reduce Task 通过http拷贝每个 map 处理的结果，从每个 map 中读取一部分结果。每个 Reduce Task 拷贝哪些数据，是由上面 Partitioner 决定的(具体由reducer向ApplicationMaster请求拷贝数据的安排信息)。（这里要求服务器直接的网卡连接至少是Gb级别以上的光纤链路，提供拷贝数据的传输吞吐量）
2）、数据按照key排序。Reduce Task 读取完数据后，要按照key进行排序。按照key排序后，相同的key被分到一组，交给同一个 Reduce Task 处理。
3）、数据处理：Reducer。以WordCount为例，相同的单词key分到一组，交个同一个Reducer处理，这样就实现了对每个单词的词频统计。
4）、数据输出格式：OutputFormat。Reducer 统计的结果，将按照 OutputFormat 格式输出。默认情况下的输出格式为 TextOutputFormat，以WordCount为例，这里的key为单词，value为词频数。
InputFormat、Mapper、Partitioner、Reducer和OutputFormat 都可以数据开发者自行实现，通常情况下，只需要实现 Mapper和Reducer。（数据开发者主要任务：集合数据业务需求，专注编写mapper和reducer二十年，该工作性质类似在关系型数据库中，数据分析岗根据市场运营提的数据报表需求写sql）
4.3 Shuffle（混洗）与reducer拉取数据细节
从4.2节内容可知，在map到reduce的过程，有一个环节为shuffling，那么shuffle是如何运作的呢？reducer又是如何从mapper节点去拷贝中间数据呢？按以下图示说明：
当map任务将数据output时，不仅仅是将结果输出到磁盘，它是将其写入内存缓冲区域，并进行一些预分类。
1）、Map阶段
首先map任务的output过程是一个环状的内存缓冲区，缓冲区的大小默认为100MB（可通过修改配置项mpareduce.task.io.sort.mb进行修改），当写入内存的大小到达一定比例，默认为80%（可通过mapreduce.map.sort.spill.percent配置项修改），便开始将这些缓存数据spill溢出写入磁盘。
在写入磁盘之前，线程将会指定数据写入与reduce相应的patitions中，最终传送给reduce。在每个partition中，后台线程将会在内存中进行Key的排序，（如果代码中有combiner方法，则会在output时就进行sort排序，这里，如果只有少于3个写入磁盘的文件，combiner将会在outputfile前启动，如果只有一个或两个，那么将不会调用）
这里将map输出的结果进行压缩会大大减少磁盘IO与网络传输的开销（配置参数mapreduce.map .output.compress 设置为true，如果使用第三方压缩jar，可通过mapreduce.map.output.compress.codec进行设置)
随后这些paritions输出文件将会通过HTTP发送至reducers，传送的最大启动线程通过mapreduce.shuffle.max.threads进行配置，如果mapper跟reducer同在一台服务器上，则reducer无需通过网络，直接读取本地文件，效率更高。
2）、The Reduce Side
首先上面每个节点的map都将结果写入了本地磁盘中，现在reduce需要将map的结果通过集群拉取过来，这里要注意的是，需要等到所有map任务结束后，reduce才会对map的结果进行拷贝，由于reduce函数有少数几个复制线程，以至于它可以同时拉取多个map的输出结果。默认的为5个线程（可通过修改配置mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies来修改其个数）
这里有个问题，那么reducers怎么知道从哪些机器拉取数据呢？ 当所有map的任务结束后，applicationMaster通过心跳机制（heartbeat mechanism)，由它负责mapping的输出结果与机器host的信息。所以reducer会定时的通过一个线程访问ApplicationMaster请求map的输出结果。
Map的结果将会被拷贝到reduce task的JVM的内存中（内存大小可在mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent中设置）如果不够用，则会写入磁盘。当内存缓冲区的大小到达一定比例时（可通过mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent设置)或map的输出结果文件过多时（可通过配置mapreduce.reduce.merge.inmen.threshold)，将会触发合并(merged)随之写入磁盘。
这时要注意，所有的map结果这时都是被压缩过的，需要先在内存中进行解压缩，以便后续合并它们。（合并最终文件的数量可通过mapreduce.task.io.sort.factor进行配置） 最终reduce进行运算进行输出。
以上内容参考博文：shuffle和reducer拷贝mapper数据的细节