这篇文章主要讲解了“MapTask流程是怎样的”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“MapTask流程是怎样的”吧！

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MapTask流程源码解读

1、从job提交流程的24步，开始mapTask的流程分析，进入submitJob  --LocalJobRunner.java中的788行
Job job = new Job(JobID.downgrade(jobid), jobSubmitDir);  //创建一个可以真正执行的Job
该Job: LocalJobRunner$Job , 且是一个线程   $表示内部类

2、因为当前的Job对象是一个线程，所有执行线程要执行run方法，因此直接找到 LocalJobRunner的run方法进行查看
   --定位到537行
TaskSplitMetaInfo[] taskSplitMetaInfos = 
          SplitMetaInfoReader.readSplitMetaInfo(jobId, localFs, conf, systemJobDir);
//读取切片的metainfo信息，即提交job过程中在临时目录中生成的job.splitmetainfo文件

3、向下走断点，定位到下方代码  --547行
List mapRunnables = getMapTaskRunnables(
               taskSplitMetaInfos, jobId, mapOutputFiles);
//根据切片的metainfo信息，可以得出有多少个切片，再生成对应个数的Runnable对象.
每个Runnable对象对应一个线程，每一个MapTask运行在一个线程中（基于本地模式的分析）
Runnable : LocalJobRunnber$Job$MapTaskRunnable  ---联想到线程

4、ExecutorService mapService = createMapExecutor();   //创建线程池对象
runTasks(mapRunnables, mapService, "map");// 将所有的LocalJobRunnber$Job$MapTaskRunnable对象提交给
线程池执行，进入到runTasks方法内部。		--LocalJobRunner中的466行

5、//每个线程负责一个Runnable执行，定位到每个Runnable内部的run方法，查看具体执行（以内部类的方式嵌套）
for (Runnable r : runnables) {
        service.submit(r);
   }
LocalJobRunnber$Job$MapTaskRunnable交给每个线程执行时，会执行到 
LocalJobRunnber$Job$MapTaskRunnable的run方法，因此接下来看
LocalJobRunnber$Job$MapTaskRunnable的run方法     --LocalJobRunner中的248行

6、进入到run方法内部，定位到254行
MapTask map = new MapTask(systemJobFile.toString(), mapId, taskId,
            info.getSplitIndex(), 1); 
//创建MapTask对象   --在每一个线程中都会执行，会创建一个mapTask对象

7、进入map.run(localConf, Job.this); --271行 //执行MapTask的run方法，关联到MapTask方法中的run

进入到MapTask的run方法内
首先进行分区设置
partitions = jobContext.getNumReduceTasks();
      if (partitions > 1) {
        partitioner = (org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner)
          ReflectionUtils.newInstance(jobContext.getPartitionerClass(), job);
      } else {
        partitioner = new org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner() {
          @Override
          public int getPartition(K key, V value, int numPartitions) {
            return partitions - 1;
          }
        };
      }

8、定位到MapTask中run方法的347行，并进入runNewMapper()方法，提前判断下是否使用新的api
进入runNewMapper()方法，定位到MapTask的745行开始读源码

9、--反射的方式创建Mapper对象.  例如: WordCountMapper
	org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper mapper =
      (org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper)

        ReflectionUtils.newInstance(taskContext.getMapperClass(), job);

   --反射的方式创建Inputformat对象, 例如:  TextInputFormat（默认）
     org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat inputFormat =
      (org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat)
	  
        ReflectionUtils.newInstance(taskContext.getInputFormatClass(), job);

    --获取当前MapTask所负责的切片信息
     org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit split = null;
    	split = getSplitDetails(new Path(splitIndex.getSplitLocation()),
		
        splitIndex.getStartOffset());

    --获取RecordReader对象
     org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader input =
      new NewTrackingRecordReader
        (split, inputFormat, reporter, taskContext);

10、向下读取，定位到MapTask的782行 output = new NewOutputCollector(taskContext, job, umbilical, reporter);方法进入

11、定位到MapTask的710行
	collector = createSortingCollector(job, reporter);   //收集器对象，可以理解为缓冲区对象
12、进入到createSortingCollector方法，    --MapTask中的388行
13、collector.init(context);		--初始化缓冲区对象 collector: MapTask$MapOutputBuffer
14、进入到init方法中   --MapTask的968行

15、
①：定位到init方法的980行
--//获取溢写百分比 80%，通过mapreduce.map.sort.spill.percent参数来配置
 final float spillper =
        job.getFloat(JobContext.MAP_SORT_SPILL_PERCENT, (float)0.8);

--//获取缓冲区大小 100M,	通过 mapreduce.task.io.sort.mb 参数来配置
 final int sortmb = job.getInt(MRJobConfig.IO_SORT_MB,
          MRJobConfig.DEFAULT_IO_SORT_MB);

--//获取排序对象  QuickSort.class, 只排索引
sorter = ReflectionUtils.newInstance(job.getClass(
                   MRJobConfig.MAP_SORT_CLASS, QuickSort.class,
                   IndexedSorter.class), job);
--//获取key的比较器对象
	comparator = job.getOutputKeyComparator();
--//获取key的序列化对象	k/v serialization  获取kv的序列化对象
--//获取计数器对象	output counters
--//compression  获取编解码器，进行压缩操作
--//combiner 获取Combiner对象，在溢写及归并可以使用combiner
--//spillThread.start(); 启动溢写线程  ，只有达到溢写百分比才会发生溢写操作

16、mapper.run(mapperContext);执行到Mapper对象中的run方法，例如WordCountMapper中的run方法
进入到mapper.run()方法内
执行 setup(context);	--143行
执行 map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);	--146行，
进入到wordCount中的map()方法，是一个循环执行的过程
context.wirte(outK,outV);将map方法中处理好的kv写出
执行cleanup(context);

感谢各位的阅读，以上就是“MapTask流程是怎样的”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对MapTask流程是怎样的这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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