在上一篇文章中我们讲解了一个基本的MapReduce作业由那些基本组件组成，从高层来看，所有的组件在一起工作时如下图所示：

图4.4高层MapReduce工作流水线

　　MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件，这些文件分布存储在集群内的节点上。运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行mapping任务，每一个mapping任务都是平等的：mappers没有特定“标识物”与其关联。因此，任意的mapper都可以处理任意的输入文件。每一个mapper会加载一些存储在运行节点本地的文件集来进行处理（译注：这是移动计算，把计算移动到数据所在节点，可以避免额外的数据传输开销）。

　　当mapping阶段完成后，这阶段所生成的中间键值对数据必须在节点间进行交换，把具有相同键的数值发送到同一个reducer那里。Reduce任务在集群内的分布节点同mappers的一样。这是MapReduce中唯一的任务节点间的通信过程。map任务间不会进行任何的信息交换，也不会去关心别的map任务的存在。相似的，不同的reduce任务之间也不会有通信。用户不能显式的从一台机器封送信息到另外一台机器；所有数据传送都是由Hadoop MapReduce平台自身去做的，这些是通过关联到数值上的不同键来隐式引导的。这是Hadoop MapReduce的可靠性的基础元素。如果集群中的节点失效了，任务必须可以被重新启动。如果任务已经执行了有副作用（side-effect）的操作，比如说，跟外面进行通信，那共享状态必须存在可以重启的任务上。消除了通信和副作用问题，那重启就可以做得更优雅些。

近距离观察

　　在上一图中，描述了Hadoop MapReduce的高层视图。从那个图你可以看到mapper和reducer组件是如何用到词频统计程序中的，它们是如何完成它们的目标的。接下来，我们要近距离的来来看看这个系统以获取更多的细节。

图4.5细节化的Hadoop MapReduce数据流

　　图4.5展示了流线水中的更多机制。虽然只有2个节点，但相同的流水线可以复制到跨越大量节点的系统上。下去的几个段落会详细讲述MapReduce程序的各个阶段。

　　输入文件：文件是MapReduce任务的数据的初始存储地。正常情况下，输入文件一般是存在HDFS里。这些文件的格式可以是任意的；我们可以使用基于行的日志文件，也可以使用二进制格式，多行输入记录或其它一些格式。这些文件会很大—数十G或更大。

　　输入格式：InputFormat类定义了如何分割和读取输入文件，它提供有下面的几个功能：

• 选择作为输入的文件或对象；
• 定义把文件划分到任务的InputSplits；
• 为RecordReader读取文件提供了一个工厂方法；

　　Hadoop自带了好几个输入格式。其中有一个抽象类叫FileInputFormat，所有操作文件的InputFormat类都是从它那里继承功能和属性。当开启Hadoop作业时，FileInputFormat会得到一个路径参数，这个路径内包含了所需要处理的文件，FileInputFormat会读取这个文件夹内的所有文件（译注：默认不包括子文件夹内的），然后它会把这些文件拆分成一个或多个的InputSplit。你可以通过JobConf对象的setInputFormat()方法来设定应用到你的作业输入文件上的输入格式。下表给出了一些标准的输入格式：

表4.1MapReduce提供的输入格式

　　默认的输入格式是TextInputFormat，它把输入文件每一行作为单独的一个记录，但不做解析处理。这对那些没有被格式化的数据或是基于行的记录来说是很有用的，比如日志文件。更有趣的一个输入格式是KeyValueInputFormat，这个格式也是把输入文件每一行作为单独的一个记录。然而不同的是TextInputFormat把整个文件行当做值数据，KeyValueInputFormat则是通过搜寻tab字符来把行拆分为键值对。这在把一个MapReduce的作业输出作为下一个作业的输入时显得特别有用，因为默认输出格式（下面有更详细的描述）正是按KeyValueInputFormat格式输出数据。最后来讲讲SequenceFileInputFormat，它会读取特殊的特定于Hadoop的二进制文件，这些文件包含了很多能让Hadoop的mapper快速读取数据的特性。Sequence文件是块压缩的并提供了对几种数据类型（不仅仅是文本类型）直接的序列化与反序列化操作。Squence文件可以作为MapReduce任务的输出数据，并且用它做一个MapReduce作业到另一个作业的中间数据是很高效的。

MapReduce数据流（一）