从数据压缩切入看MapReduce的全流程

[Yikun]

最近要在Hadoop中做一些和压缩库相关的优化，也借此机会把Hadoop的MapReduce的全流程代码进行了梳理，本篇文章将端到端的梳理一下MapReduce的全流程，并重点关注其中和数据压缩/解压相关的流程。

1. 起点

为了使整个代码的阅读变得有趣，我们先提几个问题作为后续追寻蛛丝马迹的“导火索”：

1. 算法支持情况。 Hadoop中，目前支持哪几种数据压缩算法？每个压缩算法有什么特点？性能如何？
2. 压缩框架实现。 Hadoop中的压缩算法的框架是怎样的？如何增加一个压缩算法？
3. 压缩与解压的时机。 在MapReduce的过程中，哪个过程会进行数据压缩和解压？耗时比例大概多少？会带来怎样的利弊？
4. 压缩性能测试。 如何进行压缩性能测试？

2. MapReduce的基本流程

从上图我们可以看到MapReduce的核心流程如上所示，从用户的Input文件到最终的Output文件，主要经历以下几个阶段：

1. Map阶段。

Split：会将用户的输入文件，进行一些“分割“，在client端进行，逻辑上进行分割，只记录偏移信息。
Map：Split文件信息会在Map阶段进行处理， 调用用户自己定义的Map函数。
环形缓冲区：Map的输出不会直接存在文件里，而是存在环形缓冲区中，攒够了以后再进行落盘。
Spill：从缓冲区落盘的过程叫做spill，也最终会生成多个Spill文件。
Map.out：Spill文件最终会被合并为最终的Map输出。

2. Shuffle阶段。

Shuffle阶段会将Map的输出下载到对应的Reduce的机器上。

3. Reduce阶段。

Merge：Reduce阶段最开始的时候，会将Map文件进行Merge，形成一个大文件，作为Reduce的输入。
Reduce：Reduce会执行用户自己定义的reduce函数，完成最终的输出。

更多详细的内容可以参考《Hadoop MapReduce Comprehensive Description》 [1] 这篇文章。

3. Hadoop中压缩算法的支持情况

目前Hadoop支持的压缩算法共有2大类，一种是可分割的压缩算法，一种是不可分割的压缩算法。而支持的压缩算法的类型有：

• Lz4, 压缩速率很快，压缩比一般
• Snappy, 由Google开源的压缩算法，压缩速率和压缩率均衡
• ZSTD，由Facebook开源的压缩算法，压缩速率和压缩率均衡
• Gzip/Zlib，GNU开源，压缩率不错，速度较慢
• Passthrough，直通，仅保存压缩的文件名后缀，实际文件不压缩
• Bzip2，压缩速率较慢，支持流式压缩，可分割

[1] Hadoop MapReduce Comprehensive Description: https://0x0fff.com/hadoop-mapreduce-comprehensive-description/

4.后续

在2020年9月26日，在Apache Hadoop Meetup上，我也分享了更多的技术细节，以及我们实际的性能测试结果：

• 视频：赋能Arm大数据开源生态，华为的探索之路：https://www.bilibili.com/video/av287309386/
• 总结：Meetup 回顾 | 初探Hadoop on Arm: https://mp.weixin.qq.com/s/JgbHEqENHuJPZTPtwLZqqQ