MapReducer源码解析（笔记）
第一步，读取数据源，将每一行内容解析成一个个键值对，每个键值对供map函数定义一次，数据源由FileInputFormat:指定的，程序就能从地址读取记录，读取的记录每一行内容是如何转换成一个个键值对？Mapper函数是如何调用键值对？这是由InputFormatClass完成的，它在我们的例子中的具体实现类是TextInputFormat（Text是普通的文本，log日志，数据库中的数据就不是），总的来说：TextInputFormat把数据源中的数据解析成一行行记录，每一行记录对应一个键值对。
它是如何将数据源解析成一个个键值对？点击TextIuputFormat
解析：这个InputFormat用于plain text files，文件被切成一行行，linefeed行结束那块作为结束符。
Keys是在文件中的位置，values是文本内容。可以看出，TextInputFormat解析出来的<k,v>对的类型是<postion,line value>对应的类型是<LongWritable, Text>.由此可确定，如果我们的程序中使用的是TextInputFormat，那么<k1,v1>的类型<LongWritable, Text>被定死了。（我们会指定mapper的<k2,v2>输出的类型job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);会指定reduce的<k3,v3>的输出类型，却没有指定<k1,v1>的类型）.
TextInputFormat继承了FileInputFormat，使用的泛型（泛型是JavaSE1.5的新特性，其本质是参数化类型，也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数，好处是安全简单）是<LongWritable, Text>，当无法弄清其作用是，看他的父类FileInputFormat。
FileInputFormat<k,v>继承InputFormat<k,v>他是个泛型，点进InputFormat查看，其职责是：描述了Map-Reduce job输入的规范，这个Map-Reduce 框架依赖InputFormat来完成以下任务：1、Validate（校验）作业的input-specification（输入规范）（输入源是空或否，输入的路径是否正确）2、Split-up（切分）输入的文件（复数）成逻辑的输入切片（InputSplit），每个切片（InputSplit）都会赋给an individual（单独的）Mapper任务。
job数据源的一系列输入文件与InputSplit的数量是一一对应的吗?不是的。
还提供了RecordReader的implementation（实现），to be used to（用于）从逻辑的InputSplit中 glean（抽取）输入记录，用于被Mapper处理。
InputFormat的作用：
(1)把一系列输入文件切分成一个个的InputSplit，每一个InputSplit被一个独立的mapper任务处理：（对hdfs处理的）
public abstract List<InputSplit> getSplits(JobContext context);
（2）提供一个RecordReader的实现类，拆分数据成一个个的<k,v>对，供mapper处理：（对Inputsplit处理）
public abstract RecordReader<K,V> createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context);
如何设计InputFormat类的？提供两个方法：1、getSplits：对输入作业的集合进行切分，切分成<InputSplit>；2、createRecordReader：创建一个record reader给split用，
InputFormat提供的这两个函数是如何实现的？
其中一个实现类 FileInputFormat<K, V>，它也带泛型，来至于
InputFormat的createRecordReader类。FileInputFormat只实现了getSplits，
产生一系列的输入文件，将他们拆分成一个个FlieSplits，FileSplits，而函数返回值是List<InputSplit>，由此可知FileSplits和InputSplit是继承关系。看这种复杂的函数（超过一屏的函数），找返回值 return splits，它是个列表List<InputSplit> splits，只需关注split的add方法，因为split是个列表，列表中的元素对getSplit函数的调用者才有意义，其函数体内不断调用add方法把具体数值放到这里面。
它的add方法的形参都调用了函数makeSplit，他还是在FileInputFormat类里面
这是一个工厂，他会产生split给这个类。可以被子类覆盖用于此类型。Add的元素就是一个个InputSplit，InputSplit是由makesplit函数产生，函数是调用new FileSplit产生的，public abstract List<InputSplit> getSplits(JobContext context);getSplits的返回值里面的元素都是一个个的FileSplit对象，点击FileSplit可以看到它是一个构造函数。
FileSplit继承了InputSplit，是其子类，实现了Writable的接口（实现序列化）
点击InputSplit，它是个抽象类，其方法有getLength()、getLocations()、getLocationInfo()
InputSplit包含的数据会被单独的Mapper任务处理，Mapper任务的最直接的数据来源是InputSplit。Typically（通常地）它表示是使用字节定位的view（视图），在输入中，它是RecordReader的责任，用于处理InputSplit，还表示基于行的视图（使用字节、行度量）。
获得split的长度，还获得所在所在位置的节点的名称，节点的信息
FileSplit表示输入文件的一部分，输入文件就是单词计数的文件，指的是文件的一部分，它的字段有5个，length指的是InputSplit长度（size尺寸），也就是InputFile中一段数据的长度，hosts存放数据节点的位置。
多个add方法是由于所在if条件的不同，产生的FileSplit有哪些条件产生的？每个if条件限定了文件的内容，
Stopwatch()是一个秒表，划分多少个split用了多长时间作用
变量minSize由数学中的max取最大值函数产生，取getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job)两个值的最大值，作用求 maxSize
返回值直接就是1。
它要获取配置文件参数SPLIT_MINSIZE的值，如果在配置文件中找不到取默认1，是哪个参数值
找input.fileinputformat.split最小的尺寸，如果配置值就不是一，MapReduce没有配置SPLIT_MINSIZE的值，默认为一，所以 long minSize=1
含义就是，切分split时，它的长度可变的，但是有下限1，配置 getMinSplitSize(job)文件中配置为变量值为1M即可改为1M，保证不小于1（所以与参数1比较），为什么常量1不直接使用而用getFormatMinSplitSize()函数，实际上是便于子类覆盖。
如果取不到，就取 Long.MAX_VALUE的最大值，配置文件没有配置，所以取long的最大值，
2^63-1,size大小动态修改
产生split，是一个 ArrayList<InputSplit>()，listStatus方法（在FileSystem中是获取文件内容），找出所有的job输入文件
列出输入目录，下面的过程是用于迭代目录的。如果我们的输入文件不是hello，而是一个目录，还有子目录也是可以的，调用某个方法。通过listStatus把所有的输入文件都列出来，包括子目录中的文件，接下来就遍历每个文件，用for循环，一个输入文件与一个INputSplit关系是什么。
file.getPath()获取文件的路径，file.getLen()获取文件的长度，if文件长度不等于0，else文件长度等于0（touchz创建的空白文件）
创建一个空的hosts数组给0字节长度的文件，makeSplit的形参path是文件的位置，0，文件的长度， new String[0]就是empty hosts array文件所在的数组，大小为0。数字0是什么意思，点击makeSplit看看！
Start指的是文件的起始位置，空的文件起始位置是0，长度也是0,。
当length不等于0时，
isSplitable可拆分的，先看not splitable不允许切分，这个输入文件不能被切成一块块，（数据库中产生的网络日志是一行行的，将其切成一块块还能读取，不能切指的是压缩文件不能切分，切分后无法打开解析）
传递的第二个形参是0，第三个length最大是long max（理论值）， blkLocations[0].getHosts()获得的是文件所在节点的信息，
不能被切分和能被切分的传递的参数都是0，length，不能被切分length大于0，能被切分大小为0
如果被切分，就会切分成一个个split，多大的值被切分成一个split？
splitSize是通过computeSplitSize(blockSize, minSize, maxSize)函数计算出来的，这个函数传递三个形参，blockSize（默认是128M）, minSize（最小值是1）, maxSize（long的最大值）点进去看一下功能
求最小值（long的最大值，128M），128M小，然后取最大值（1,128M），取的是128M，默认情况下，函数的返回值是128M，split size默认是128M。
文件的长度length送给了bytesRemaining（字节剩余）这个变量。第一次进入while循环的时候， 形参length-bytesRemaining（length减去bytesRemaining，length-length）为0，splitsize是128M， bytesRemaining -= splitSize;执行后， bytesRemaining 比splitSize减少128M，第二次循环时length-bytesRemaining为128M（length-length+128M），splitsize是128M；假设length=500M，split（0,128M）、split（128M,128M）、split（256M，128M）。默认情况下，一个文件可以切分成多个InputSplit哪?答：length%splitSize==0?length/splitSize:length/splitSize+1，如length=128M，一个split，length=129M，2个split，输入文件们被切分成一个个split。文件大小为0可切分，一个split，文件大小不为0不可切分，一个split，文件大小不为0，可切分至少一个split。
输入文件的数量与InputSplit的个数，是什么关系？
答：一个输入文件至少产生一个inputsplit
在输入文件中，有一个文件大小为1k，另一个为0k，会产生2个split，一个split对应一个Mapper人，就会有2个Mapper任务。
createRecordReader方法实现什么作用？
提供了一个RecordReader的实现类，用于抽取input record供mapper处理，FileInputFormat找不到createRecordReader，可以查看它的子类TextInputFormat。
在TextInputFormat 类中它的泛型已经被定死了<LongWritable, Text>， 里面有个被覆盖的 RecordReader方法。其实现很简单，.record.delimiter记录的分隔符（-r -n），分隔符可以自己指定的，返回值是 LineRecordReader，查看。
LineRecordReader类继承了RecordReader类，再点击查看。
RecordReader的实现类它是记录的读取器，会将数据break into(拆分成)键值对，供mapper处理。 其里面有(对我们的逻辑有影响的)Initialize、nextKeyValue getCurrentKey 和getCurrentValue getProgress（获得当前进度的，不重要的，要学会看） close（关闭，不重要的）这些方法。RecordReader是抽象类，需要看其具体的实现， LineRecordReader。
每个文件产生至少一个InputSplit，每一个InputSplit被job的一个独立的mapper处理，每个InputSplit有128M的长度。也就是说，job每个mapper处理0至128M的内容。
重要的字段：Start表示起始位置，pos表示当前的位置，end 表示最终位置，SplitLineReader会读取一行内容（自定义行的分隔符），读取split内容需要循环读取。
不重点： initialize方法，在这个类里面初始化后首先执行它，会产生一个split，然后会得到split的start位置（ start = split.getStart();单位是字节，可能为0，不可能为负数），会得到 end = start + split.getLength()；（如果start=122，end=122+128）
Start会读记录，不赋值时默认是起始位置： start = split.getStart();将start的值赋给pos（this.pos=start;）。（hello you hello me）在划分split时，只划分一个split（数据量小不够128M），这个split的start是0，pos值也是0.
分析重点：当key等于空的时候，我们new一个LongWritable，可以赋一个值是pos，第一次进入nextKeyValue时，pos的值是0。如果value是空的就赋一下值。
newSize等于 in.readLine，切片行的读取器，readLine是读取一行，value，newSize是怎么用？点击readLine
Value就是Text str，str这个对象存储一行，是被赋值的，赋值的方法就是下面的两个方法。
if (this.recordDelimiterBytes != null)如果这个字段不等于空的， readCustomLine用户自定义的，如果为空的（用户没有输入值），readDefaultLine使用默认的。只关注str和return返回值的意思：
读取一行的结束符，是CR、LR，return值是字节被消耗的（被读取的）， bytesConsumed 作用是+= readLength;它位于do while语句当中（不分析里面的内容），bytesConsumed 的数值在不断增加 readLength被读取的量，被读取的量是 bufferPosn位置 - startPosn位置
readLength指的是被读取的字节量， bytesConsumed指代的是一共读取了多少字节，
str.append指的是向str填值，当前行的数据被写入到str中，行是由CR、LR（search for newline信号标识符）决定的，
CR, LF, or CRLF都综合了Linux和windows下面的分隔符，进行数据时是一行行读取，读取的内容放到第一个形参str当中，读取了多少字节放到返回值int中，也就是说 in.readLine读取一行的内容放到value中。
第一次进入while循环当中时，key=0，value=hello you，Pos的值变为10（9个字节+换行符1个字节），第二次调用 nextKeyValue函数时，key的值就是pos的值等于十，value=hello me，
第三次不能进入if判断，因为没有内容了，找的文件位置大于end。通过不断的调用nextKeyValue，就可以获得一个个键值对，怎么读取键值对？就需要调用
getCurrentKey getCurrentValue，也就是说每次调用while(nextKeyValue()){就需要调用
getCurrentKey();
getCurrentValue();
}立即将读取的键值取出来。取出来给谁使用？Mapper函数是如何调用键值对？
自定义的函数是MyMapper，有map方法，覆盖了其业务逻辑，实现了单词计数的功能，每次调用map每次调用的键值对就是以上分析的值，是如何到达map形参的。需要找到它的父类，
把输入的键值对映射成中间的（临时的）一系列键值对，把输入的<k1,v1>转换成<k2,v2>
context实现了 MapContext 接口，是上下文的意思，setup是任务刚开始的时候调用一次
cleanup是任务结束的时候调用一次。有点像C++里面的构造函数和析构函数，java里面filter的inni和distro方法。任务执行时执行的是 map方法
每个键值对都会调用一次，输入的key、value从哪里来还不清楚?
run函数有个setup方法，传的是context，上面的Context类，try里面有个while循环，循环调用map函数，finally里面有个cleanup。While的结构与之前的结构一样，只需判定context.nextKeyValue调用的是RecordReader的nextKeyValue。查看
MapContextImpl是一个实现类，继承了 TaskInputOutputContextImpl实现了 MapContext接口，
该接口和Mapper类中的Context实现的是同一个接口
在 MapContextImpl里面有个 reader，是new它的时候传进来的，它是 RecordReader类型
在下面调用 getCurrentKey实际上是调用reader.getCurrentKey，同样的，实际上是调用 reader.getCurrentValue，实际上是调用reader.nextKeyValue
如果想知道RecordReader抽象类具体是哪一个类，可以从调用其方法的函数MapContextImpl来寻找，这个函数是通过反射调用的不是new出来的。
InputFormat将hdfs中的数据切分成InputSplit解析出一个个键值对供Mapper函数调用，
自定义Mapper函数实现业务逻辑，
文件每一行都有一个数字，寻找文件中数字最大值，MapReduce如何实现？和Mapper类中的某个函数有关<k1,v1>中的v1就是数字，Mapper函数对取的是每一行的内容，每一行调取Mapper函数，在Mapper函数之外定义一个变量，就可以比较行的内容。
分区的目的就是将相同分类的键值对<k,v>分给同一个reduce处理
为什么将相同分类的<k,v>交给同一个reduce处理？
（统计不同省上百万的的高考成绩，Mapper是划分省，每个省交给一个reduce处理，实现并行计算，分布式计算。根据业务需要，可实现分布式计算）
分类的标准是什么？怎么分类？
正常情况下，分区标识的数量和reducer任务的数量是一样的。
默认分区的数量是一个，reduce只有一个，其中省略了代码job.setNumReduceTasks(tasks);。意思是指定reduce的数量。分区的意思就是指定reduce数量
可以自己设定，如果没设定，其默认值是1。分区的标准有自定义分区函数实现的，系统提供一个默认的分区函数job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
numReduceTasks的默认值是一，key.hashCode()是k的hash值整数， Integer.MAX_VALUE是非负整数，非负整数%1是0。 getPartition的返回值是0，0如同数组中的索引，对应的reduce只有一个，如果返回值是0、1、2，就会有3个reduce任务，返回的标识012,4个reduce也可以，其中一个reduce什么都不做。
（如何划分标识，省判卷例子Partion划分出34省，标识是0-33（返回值只能是int）<k2省，v2分数>，建立一个枚举类型（Enum），Enum.bj=0;Enum.tj=1就可以得到0-33的下标;或者是List<String>填的是所有省的省，比如进来的是北京，看其下标）
public class MyPartitioner<k,v> extends Partitioner<k,v>{
public int getPartition(k key,v value,int numReduceTasks)
{
return (key.hashCode()&Integer.MAX_VALUE)%numReduceTasks;
}
}
（省内的市，镇太多，k2表示地级市，k3表示省，）
重要提示：分组的标准和分区的标准是不一样的。private Map<地级市，省>，建立一个省的List，从中取出下标。分组是按照k2分，分区不是（1.3）。每个区中的数据单独进行排序和分组，排序和分组是系统做的，我们只能干涉排序标准和分组方式，默认是按照k2进行排序分组，可自定义排序的标准，分组也可以覆盖（参考第七期），自定义排序分组工作中会有。（1.4）
（1.5规约也是reduce）Mapper是预处理，数据的数量不一定减少，可能会增加，Mapper出来了一部分数据，一些符合后面将要执行的reduce业务的要求，可不可以在Mapper阶段执行reduce函数（数据量就可以变小），mapper的数据量就可以变小了。Reduce算法会作用所有的mapper输出，数据需要送到reduce，把reduce业务前移到每个mappe任务去执行
天龙八部中的1.5步，称作combiner，相当于renduce任务在map端的本地化。本地的reduce与后面的reduce区分开：这个框架名：job.setCombinerClass(Myreduce.class);（如之前传递<hello,1><hello,1>,使用combiner后，传输的是<hello,2>）
使用combiner的目的是减少网络传输的数据量，降低网络开销。
有些业务使用combiner后数据会出错，对数据量比较敏感的（求平均数）
shuffle，本意是洗牌。在MR中，指的是把map端的数据按照一定的标准（分区的标准）传输到reduce端的过程。Mapper指向shuffle的虚线就是分区的过程。2.2是框架做的，2.3是 job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class)的TextOutputFormat
作业：自己查看FileOutputFormat和TextOutputFormat，回答一下问题：
（1）k3与v3直接的分隔符是什么？
（2）输出的文件名是如何命名的，可以自己修改命名规则吗？
int max=Long.MIN_VALUE
map (k1,v1){
If(v1>max)max=v1;
}
cleanup(context){
context.write(max)
}
cleanup在所有的Mapper函数执行完才执行，产生的最大值由reduce最终处理。
MapReduce输入的处理类
FileInputFormat:
FileInputFormat是所有以文件作为数据源的InputFormat实现的基类，FileInputFormat保存作为job输入的所有文件，并实现了对输入文件计算splits的方法。至于获得记录的方法是有不同的子类——TextInputFormat进行实现的。