不会飞的鸟

分布式式计算，同样是一个宽泛的概念，在这里，它狭义的指代，按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架。在Hadoop中，分布式文件系统，很大程度上，是为各种分布式计算需求所服务的。我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统，类似的定义推广到分布式计算上，我们可以将其视为增加了分布式支持的计算函数。从计算的角度上看，Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入，读取计算后，最终生成自定义格式的输出文件。而从分布式的角度上看，分布式计算的输入文件往往规模巨大，且分布在多个机器上，单机计算完全不可支撑且效率低下，因此Map/Reduce框架需要提供一套机制，将此计算扩展到无限规模的机器集群上进行。依照这样的定义，我们对整个Map/Reduce的理解，也可以分别沿着这两个流程去看。。。

在Map/Reduce框架中，每一次计算请求，被称为作业。在分布式计算Map/Reduce框架中，为了完成这个作业，它进行两步走的战略，首先是将其拆分成若干个Map任务，分配到不同的机器上去执行，每一个Map任务拿输入文件的一部分作为自己的输入，经过一些计算，生成某种格式的中间文件，这种格式，与最终所需的文件格式完全一致，但是仅仅包含一部分数据。因此，等到所有Map任务完成后，它会进入下一个步骤，用以合并这些中间文件获得最后的输出文件。此时，系统会生成若干个Reduce任务，同样也是分配到不同的机器去执行，它的目标，就是将若干个Map任务生成的中间文件为汇总到最后的输出文件中去。当然，这个汇总不总会像1 + 1 = 2那么直接了当，这也就是Reduce任务的价值所在。经过如上步骤，最终，作业完成，所需的目标文件生成。整个算法的关键，就在于增加了一个中间文件生成的流程，大大提高了灵活性，使其分布式扩展性得到了保证。。。

和分布式文件系统一样，Google、Hadoop和....我，各执一种方式表述统一概念，为了保证其统一性，特有下表。。。

与分布式文件系统类似，Map/Reduce的集群，也由三类服务器构成。其中作业服务器，在Hadoop中称为Job Tracker，在Google论文中称为Master。前者告诉我们，作业服务器是负责管理运行在此框架下所有作业的，后者告诉我们，它也是为各个作业分配任务的核心。与HDFS的主控服务器类似，它也是作为单点存在的，简化了负责的同步流程。具体的负责执行用户定义操作的，是任务服务器，每一个作业被拆分成很多的任务，包括Map任务和Reduce任务等，任务是具体执行的基本单元，它们都需要分配到合适任务服务器上去执行，任务服务器一边执行一边向作业服务器汇报各个任务的状态，以此来帮助作业服务器了解作业执行的整体情况，分配新的任务等等。。。

除了作业的管理者执行者，还需要有一个任务的提交者，这就是客户端。与分布式文件系统一样，客户端也不是一个单独的进程，而是一组API，用户需要自定义好自己需要的内容，经由客户端相关的代码，将作业及其相关内容和配置，提交到作业服务器去，并时刻监控执行的状况。。。

同作为Hadoop的实现，与HDFS的通信机制相同，Hadoop Map/Reduce也是用了协议接口来进行服务器间的交流。实现者作为RPC服务器，调用者经由RPC的代理进行调用，如此，完成大部分的通信，具体服务器的架构，和其中运行的各个协议状况，参见下图。从图中可以看到，与HDFS相比，相关的协议少了几个，客户端与任务服务器，任务服务器之间，都不再有直接通信关系。这并不意味着客户端就不需要了解具体任务的执行状况，也不意味着，任务服务器之间不需要了解别家任务执行的情形，只不过，由于整个集群各机器的联系比HDFS复杂的多，直接通信过于的难以维系，所以，都统一由作业服务器整理转发。另外，从这幅图可以看到，任务服务器不是一个人在战斗，它会像孙悟空一样招出一群宝宝帮助其具体执行任务。这样做的好处，个人觉得，应该有安全性方面的考虑，毕竟，任务的代码是用户提交的，数据也是用户指定的，这质量自然良莠不齐，万一碰上个搞破坏的，把整个任务服务器进程搞死了，就因小失大了。因此，放在单独的地盘进行，爱咋咋地，也算是权责明确了。。。

与分布式文件系统相比，Map/Reduce框架的还有一个特点，就是可定制性强。文件系统中很多的算法，都是很固定和直观的，不会由于所存储的内容不同而有太多的变化。而作为通用的计算框架，需要面对的问题则要复杂很多，在各种不同的问题、不同的输入、不同的需求之间，很难有一种包治百病的药能够一招鲜吃遍天。作为Map/Reduce框架而言，一方面要尽可能的抽取出公共的一些需求，实现出来。更重要的，是需要提供良好的可扩展机制，满足用户自定义各种算法的需求。Hadoop是由Java来实现的，因此通过反射来实现自定义的扩展，显得比较小菜一碟了。在JobConf类中，定义了大量的接口，这基本上是Hadoop Map/Reduce框架所有可定制内容的一次集中展示。在JobConf中，有大量set接口接受一个Class<? extends xxx>的参数，通常它都有一个默认实现的类，用户如果不满意，则可自定义实现。。。

如果一切都按部就班的进行，那么整个作业的计算流程，应该是作业的提交 -> Map任务的分配和执行 -> Reduce任务的分配和执行 -> 作业的完成。而在每个任务的执行中，又包含输入的准备 -> 算法的执行 -> 输出的生成，三个子步骤。沿着这个流程，我们可以很快的整理清晰整个Map/Reduce框架下作业的执行。。。

一个作业，在提交之前，需要把所有应该配置的东西都配置好，因为一旦提交到了作业服务器上，就陷入了完全自动化的流程，用户除了观望，最多也就能起一个监督作用，惩治一些不好好工作的任务。。。

基本上，用户在提交代码阶段，需要做的工作主要是这样的：

首先，书写好所有自定的代码，最起码，需要有Map和Reduce的执行代码。在Hadoop中，Map需要派生自Mapper<K1, V1, K2, V2>接口，Reduce需要派生自Reducer<K2, V2, K3, V3>接口。这里都是用的泛型，用以支持不同的键值类型。这两个接口都仅有一个方法，一个是map，一个是reduce，这两个方法都直接受四个参数，前两个是输入的键和值相关的数据结构，第三个是作为输出相关的数据结构，最后一个，是一个Reporter类的实例，实现的时候可以利用它来统计一些计数。除了这两个接口，还有大量可以派生的接口，比如分割的Partitioner<K2, V2>接口。。。

然后，需要书写好主函数的代码，其中最主要的内容就是实例化一个JobConf类的对象，然后调用其丰富的setXXX接口，设定好所需的内容，包括输入输出的文件路径，Map和Reduce的类，甚至包括读取写入文件所需的格式支持类，等等。。。

最后，调用JobClient的runJob方法，提交此JobConf对象。runJob方法会先行调用到JobSubmissionProtocol接口所定义的submitJob方法，将此作业，提交给作业服务器。接着，runJob开始循环，不停的调用JobSubmissionProtocol的getTaskCompletionEvents方法，获得TaskCompletionEvent类的对象实例，了解此作业各任务的执行状况。。。

当一个作业提交到了作业服务器上，作业服务器会生成若干个Map任务，每一个Map任务，负责将一部分的输入转换成格式与最终格式相同的中间文件。通常一个作业的输入都是基于分布式文件系统的文件（当然在单机环境下，文件系统单机的也可以...），因为，它可以很天然的和分布式的计算产生联系。而对于一个Map任务而言，它的输入往往是输入文件的一个数据块，或者是数据块的一部分，但通常，不跨数据块。因为，一旦跨了数据块，就可能涉及到多个服务器，带来了不必要的复杂性。。。

当一个作业，从客户端提交到了作业服务器上，作业服务器会生成一个JobInProgress对象，作为与之对应的标识，用于管理。作业被拆分成若干个Map任务后，会预先挂在作业服务器上的任务服务器拓扑树。这是依照分布式文件数据块的位置来划分的，比如一个Map任务需要用某个数据块，这个数据块有三份备份，那么，在这三台服务器上都会挂上此任务，可以视为是一个预分配。。。

关于任务管理和分配的大部分的真实功能和逻辑的实现，JobInProgress则依托JobInProgressListener和TaskScheduler的子类。TaskScheduler，顾名思义是用于任务分配的策略类（为了简化描述，用它代指所有TaskScheduler的子类...）。它会掌握好所有作业的任务信息，其assignTasks函数，接受一个TaskTrackerStatus作为参数，依照此任务服务器的状态和现有的任务状况，为其分配新的任务。而为了掌握所有作业相关任务的状况，TaskScheduler会将若干个JobInProgressListener注册到JobTracker中去，当有新的作业到达、移除或更新的时候，JobTracker会告知给所有的JobInProgressListener，以便它们做出相应的处理。。。

任务分配是一个重要的环节，所谓任务分配，就是将合适作业的合适任务分配到合适的服务器上。不难看出，里面蕴含了两个步骤，先是选择作业，然后是在此作业中选择任务。和所有分配工作一样，任务分配也是一个复杂的活。不良好的任务分配，可能会导致网络流量增加、某些任务服务器负载过重效率下降，等等。不仅如此，任务分配还是一个无一致模式的问题，不同的业务背景，可能需要不同的算法才能满足需求。因此，在Hadoop中，有很多TaskScheduler的子类，像Facebook，Yahoo，都为其贡献出了自家用的算法。在Hadoop中，默认的任务分配器，是JobQueueTaskScheduler类。它选择作业的基本次序是：Map Clean Up Task（Map任务服务器的清理任务，用于清理相关的过期的文件和环境...） -> Map Setup Task（Map任务服务器的安装任务，负责配置好相关的环境...） -> Map Tasks -> Reduce Clean Up Task -> Reduce Setup Task -> Reduce Tasks。在这个前提下，具体到Map任务的分配上来。当一个任务服务器工作的游刃有余，期待获得新的任务的时候，JobQueueTaskScheduler会按照各个作业的优先级，从最高优先级的作业开始分配。每分配一个，还会为其留出余量，已被不时之需。举一个例子：系统目前有优先级3、2、1的三个作业，每个作业都有一个可分配的Map任务，一个任务服务器来申请新的任务，它还有能力承载3个任务的执行，JobQueueTaskScheduler会先从优先级3的作业上取一个任务分配给它，然后再留出一个1任务的余量。此时，系统只能在将优先级2作业的任务分配给此服务器，而不能分配优先级1的任务。这样的策略，基本思路就是一切为高优先级的作业服务，优先分配不说，分配了好保留有余力以备不时之需，如此优待，足以让高优先级的作业喜极而泣，让低优先级的作业感慨既生瑜何生亮，甚至是活活饿死。。。

确定了从哪个作业提取任务后，具体的分配算法，经过一系列的调用，最后实际是由JobInProgress的findNewMapTask函数完成的。它的算法很简单，就是尽全力为此服务器非配且尽可能好的分配任务，也就是说，只要还有可分配的任务，就一定会分给它，而不考虑后来者。作业服务器会从离它最近的服务器开始，看上面是否还挂着未分配的任务（预分配上的），从近到远，如果所有的任务都分配了，那么看有没有开启多次执行，如果开启，考虑把未完成的任务再分配一次（后面有地方详述...）。。。

对于作业服务器来说，把一个任务分配出去了，并不意味着它就彻底解放，可以对此任务可以不管不顾了。因为任务可以在任务服务器上执行失败，可能执行缓慢，这都需要作业服务器帮助它们再来一次。因此在Task中，记录有一个TaskAttemptID，对于任务服务器而言，它们每次跑的，其实都只是一个Attempt而已，Reduce任务只需要采信一个的输出，其他都算白忙乎了。。。

与HDFS类似，任务服务器是通过心跳消息，向作业服务器汇报此时此刻其上各个任务执行的状况，并向作业服务器申请新的任务的。具体实现，是TaskTracker调用InterTrackerProtocol协议的heartbeat方法来做的。这个方法接受一个TaskTrackerStatus对象作为参数，它描述了此时此任务服务器的状态。当其有余力接受新的任务的时候，它还会传入acceptNewTasks为true的参数，表示希望作业服务器委以重任。JobTracker接收到相关的参数后，经过处理，会返回一个HeartbeatResponse对象。这个对象中，定义了一组TaskTrackerAction，用于指导任务服务器进行下一步的工作。系统中已定义的了一堆其TaskTrackerAction的子类，有的对携带的参数进行了扩充，有的只是标明了下ID，具体不详写了，一看便知。。。

当TaskTracker收到的TaskTrackerAction中，包含了LaunchTaskAction，它会开始执行所分配的新的任务。在TaskTracker中，有一个TaskTracker.TaskLauncher线程（确切的说是两个，一个等Map任务，一个等Reduce任务），它们在痴痴的守候着新任务的来到。一旦等到了，会最终调用到Task的createRunner方法，构造出一个TaskRunner对象，新建一个线程来执行。对于一个Map任务，它对应的Runner是TaskRunner的子类MapTaskRunner，不过，核心部分都在TaskRunner的实现内。TaskRunner会先将所需的文件全部下载并拆包好，并记录到一个全局缓存中，这是一个全局的目录，可以供所有此作业的所有任务使用。它会用一些软链接，将一些文件名链接到这个缓存中来。然后，根据不同的参数，配置出一个JVM执行的环境，这个环境与JvmEnv类的对象对应。

接着，TaskRunner会调用JvmManager的launchJvm方法，提交给JvmManager处理。JvmManager用于管理该TaskTracker上所有运行的Task子进程。在目前的实现中，尝试的是池化的方式。有若干个固定的槽，如果槽没有满，那么就启动新的子进程，否则，就寻找idle的进程，如果是同Job的直接放进去，否则杀死这个进程，用一个新的进程代替。每一个进程都是由JvmRunner来管理的，它也是位于单独线程中的。但是从实现上看，这个机制好像没有部署开，子进程是死循环等待，而不会阻塞在父进程的相关线程上，父线程的变量一直都没有个调整，一旦分配，始终都处在繁忙的状况了。

真实的执行载体，是Child，它包含一个main函数，进程执行，会将相关参数传进来，它会拆解这些参数，并且构造出相关的Task实例，调用其run函数进行执行。每一个子进程，可以执行指定个数量的Task，这就是上面所说的池化的配置。但是，这套机制在我看来，并没有运行起来，每个进程其实都没有机会不死而执行新的任务，只是傻傻的等待进程池满，而被一刀毙命。也许是我老眼昏花，没看出其中实现的端倪。。。

比之Map任务，Reduce的分配及其简单，基本上是所有Map任务完成了，有空闲的任务服务器，来了就给分配一个Job任务。因为Map任务的结果星罗棋布，且变化多端，真要搞一个全局优化的算法，绝对是得不偿失。而Reduce任务的执行进程的构造和分配流程，与Map基本完全的一致，没有啥可说的了。。。

但其实，Reduce任务与Map任务的最大不同，是Map任务的文件都在本地隔着，而Reduce任务需要到处采集。这个流程是作业服务器经由此Reduce任务所处的任务服务器，告诉Reduce任务正在执行的进程，它需要的Map任务执行过的服务器地址，此Reduce任务服务器会于原Map任务服务器联系（当然本地就免了...），通过FTP服务，下载过来。这个隐含的直接数据联系，就是执行Reduce任务与执行Map任务最大的不同了。。。

当所有Reduce任务都完成了，所需数据都写到了分布式文件系统上，整个作业才正式完成了。此中，涉及到很多的类，很多的文件，很多的服务器，所以说起来很费劲，话说，一图解千语，说了那么多，我还是画两幅图，彻底表达一下吧。。。

首先，是一个时序图。它模拟了一个由3个Map任务和1个Reduce任务构成的作业执行流程。我们可以看到，在执行的过程中，只要有人太慢，或者失败，就会增加一次尝试，以此换取最快的执行总时间。一旦所有Map任务完成，Reduce开始运作（其实，不一定要这样的...），对于每一个Map任务来说，只有执行到Reduce任务把它上面的数据下载完成，才算成功，否则，都是失败，需要重新进行尝试。。。

而第二副图，不是我画的，就不转载了，参见这里，它描述了整个Map/Reduce的服务器状况图，包括整体流程、所处服务器进程、输入输出等，看清楚这幅图，对Map/Reduce的基本流程应该能完全跑通了。有这几点，可能图中描述的不够清晰需要提及一下，一个是在HDFS中，其实还有日志文件，图中没有标明；另一个是步骤5，其实是由TaskTracker主动去拉取而不是JobTracker推送过来的；还有步骤8和步骤11，创建出来的MapTask和ReduceTask，在Hadoop中都是运行在独立的进程上的。。。

从上面，可以了解到整个Map和Reduce任务的整体流程，而后面要啰嗦的，是具体执行中的细节。Map任务的输入，是分布式文件系统上的，包含键值对信息的文件。为了给每一个Map任务指定输入，我们需要掌握文件格式把它分切成块，并从每一块中分离出键值信息。在HDFS中，输入的文件格式，是由InputFormat<K, V>类来表示的，在JobConf中，它的默认值是TextInputFormat类（见getInputFormat），此类是特化的FileInputFormat<LongWritable, Text>子类，而FileInputFormat<K, V>正是InputFormat<K, V>的子类。通过这样的关系我们可以很容易的理解，默认的文件格式是文本文件，且键是LongWritable类型（整形数），值是Text类型（字符串）。仅仅知道文件类型是不够的，我们还需要将文件中的每一条数据，分离成键值对，这个工作，是RecordReader<K, V>来做的。在TextInputFormat的getRecordReader方法中我们可以看到，与TextInputFormat默认配套使用的，是LineRecordReader类，是特化的RecordReader<LongWritable, Text>的子类，它将每一行作为一个记录，起始的位置作为键，整行的字符串作为值。有了格式，分出了键值，还需要切开分给每一个Map任务。每一个Map任务的输入用InputSplit接口表示，对于一个文件输入而言，其实现是FileSplit，它包含着文件名、起始位置、长度和存储它的一组服务器地址。。。

当Map任务拿到所属的InputSplit后，就开始一条条读取记录，并调用用于定义的Mapper，进行计算（参见MapRunner<K1, V1, K2, V2>和MapTask的run方法），然后，输出。MapTask会传递给Mapper一个OutputCollector<K, V>对象，作为输出的数据结构。它定义了一个collect的函数，接受一个键值对。在MapTask中，定义了两个OutputCollector的子类，一个是MapTask.DirectMapOutputCollector<K, V>，人如其名，它的实现确实很Direct，直截了当。它会利用一个RecordWriter<K, V>对象，collect一调用，就直接调用RecordWriter<K, V>的write方法，写入本地的文件中去。如果觉着RecordWriter<K, V>出现的很突兀，那么看看上一段提到的RecordReader<K, V>，基本上，数据结构都是对应着的，一个是输入一个是输出。输出很对称也是由RecordWriter<K, V>和OutputFormat<K, V>来协同完成的，其默认实现是LineRecordWriter<K, V>和TextOutputFormat<K, V>，多么的眼熟啊。。。

除了这个非常直接的实现之外，MapTask中还有一个复杂的多的实现，是MapTask.MapOutputBuffer<K extends Object, V extends Object>。有道是简单压倒一切，那为什么有很简单的实现，要琢磨一个复杂的呢。原因在于，看上去很美的往往带着刺，简单的输出实现，每调用一次collect就写一次文件，频繁的硬盘操作很有可能导致此方案的低效。为了解决这个问题，这就有了这个复杂版本，它先开好一段内存做缓存，然后制定一个比例做阈值，开一个线程监控此缓存。collect来的内容，先写到缓存中，当监控线程发现缓存的内容比例超过阈值，挂起所有写入操作，建一个新的文件，把缓存的内容批量刷到此文件中去，清空缓存，重新开放，接受继续collect。。。

为什么说是刷到文件中去呢。因为这不是一个简单的照本宣科简单复制的过程，在写入之前，会先将缓存中的内存，经过排序、合并器（Combiner）统计之后，才会写入。如果你觉得Combiner这个名词听着太陌生，那么考虑一下Reducer，Combiner也就是一个Reducer类，通过JobConf的setCombinerClass进行设置，在常用的配置中，Combiner往往就是用用户为Reduce任务定义的那个Reducer子类。只不过，Combiner只是服务的范围更小一些而已，它在Map任务执行的服务器本地，依照Map处理过的那一小部分数据，先做一次Reduce操作，这样，可以压缩需要传输内容的大小，提高速度。每一次刷缓存，都会开一个新的文件，等此任务所有的输入都处理完成后，就有了若干个有序的、经过合并的输出文件。系统会将这些文件搞在一起，再做一个多路的归并外排，同时使用合并器进行合并，最终，得到了唯一的、有序的、经过合并的中间文件（注：文件数量等同于分类数量，在不考虑分类的时候，简单的视为一个...）。它，就是Reduce任务梦寐以求的输入文件。。。

除了做合并，复杂版本的OutputCollector，还具有分类的功能。分类，是通过Partitioner<K2, V2>来定义的，默认实现是HashPartitioner<K2, V2>，作业提交者可以通过JobConf的setPartitionerClass来自定义。分类的含义是什么呢，简单的说，就是将Map任务的输出，划分到若干个文件中（通常与Reduce任务数目相等），使得每一个Reduce任务，可以处理某一类文件。这样的好处是大大的，举一个例子说明一下。比如有一个作业是进行单词统计的，其Map任务的中间结果应该是以单词为键，以单词数量为值的文件。如果这时候只有一个Reduce任务，那还好说，从全部的Map任务那里收集文件过来，分别统计得到最后的输出文件就好。但是，如果单Reduce任务无法承载此负载或效率太低，就需要多个Reduce任务并行执行。此时，再沿用之前的模式就有了问题。每个Reduce任务从一部分Map任务那里获得输入文件，但最终的输出结果并不正确，因为同一个单词可能在不同的Reduce任务那里都有统计，需要想方法把它们统计在一起才能获得最后结果，这样就没有将Map/Reduce的作用完全发挥出来。这时候，就需要用到分类。如果此时有两个Reduce任务，那么将输出分成两类，一类存放字母表排序较高的单词，一类存放字母表排序低的单词，每一个Reduce任务从所有的Map任务那里获取一类的中间文件，得到自己的输出结果。最终的结果，只需要把各个Reduce任务输出的，拼接在一起就可以了。本质上，这就是将Reduce任务的输入，由垂直分割，变成了水平分割。Partitioner的作用，正是接受一个键值，返回一个分类的序号。它会在从缓存刷到文件之前做这个工作，其实只是多了一个文件名的选择而已，别的逻辑都不需要变化。。。

除了缓存、合并、分类等附加工作之外，复杂版本的OutputCollector还支持错误数据的跳过功能，在后面分布式将排错的时候，还会提及，标记一下，按下不表。。。

理论上看，Reduce任务的整个执行流程要比Map任务更为的罗嗦一些，因为，它需要收集输入文件，然后才能进行处理。Reduce任务，主要有这么三个步骤：Copy、Sort、Reduce（参见ReduceTask的run方法）。所谓Copy，就是从执行各个Map任务的服务器那里，收罗到本地来。拷贝的任务，是由ReduceTask.ReduceCopier类来负责，它有一个内嵌类，叫MapOutputCopier，它会在一个单独的线程内，负责某个Map任务服务器上文件的拷贝工作。远程拷贝过来的内容（当然也可以是本地了...），作为MapOutput对象存在，它可以在内存中也可以序列化在磁盘上，这个根据内存使用状况来自动调节。整个拷贝过程是一个动态的过程，也就是说它不是一次给好所有输入信息就不再变化了。它会不停的调用TaskUmbilicalProtocol协议的getMapCompletionEvents方法，向其父TaskTracker询问此作业个Map任务的完成状况（TaskTracker要向JobTracker询问后再转告给它...）。当获取到相关Map任务执行服务器的信息后，都会有一个线程开启，做具体的拷贝工作。同时，还有一个内存Merger线程和一个文件Merger线程在同步工作，它们将新鲜下载过来的文件（可能在内存中，简单的统称为文件...），做着归并排序，以此，节约时间，降低输入文件的数量，为后续的排序工作减负。。。

Sort，排序工作，就相当于上述排序工作的一个延续。它会在所有的文件都拷贝完毕后进行，因为虽然同步有做着归并的工作，但可能留着尾巴，没做彻底。经过这一个流程，该彻底的都彻底了，一个崭新的、合并了所有所需Map任务输出文件的新文件，诞生了。而那些千行万苦从其他各个服务器网罗过来的Map任务输出文件，很快的结束了它们的历史使命，被扫地出门一扫而光，全部删除了。。。
所谓好戏在后头，Reduce任务的最后一个阶段，正是Reduce本身。它也会准备一个OutputCollector收集输出，与MapTask不同，这个OutputCollector更为简单，仅仅是打开一个RecordWriter，collect一次，write一次。最大的不同在于，这次传入RecordWriter的文件系统，基本都是分布式文件系统，或者说是HDFS。而在输入方面，ReduceTask会从JobConf那里调用一堆getMapOutputKeyClass、getMapOutputValueClass、getOutputKeyComparator等等之类的自定义类，构造出Reducer所需的键类型，和值的迭代类型Iterator（一个键到了这里一般是对应一组值）。具体实现颇为拐弯抹角，建议看一下Merger.MergeQueue，RawKeyValueIterator，ReduceTask.ReduceValuesIterator等等之类的实现。有了输入，有了输出，不断循环调用自定义的Reducer，最终，Reduce阶段完成。。。

Hadoop Map/Reduce服务器状况和HDFS很类似，由此可知，救死扶伤的方法也是大同小异。废话不多说了，直接切正题。同作为客户端，Map/Reduce的客户端只是将作业提交，就开始搬个板凳看戏，没有占茅坑的行动。因此，一旦它挂了，也就挂了，不伤大雅。而任务服务器，也需要随时与作业服务器保持心跳联系，一旦有了问题，作业服务器可以将其上运行的任务，移交给它人完成。作业服务器，作为一个单点，非常类似的是利用还原点（等同于HDFS的镜像）和历史记录（等同于HDFS的日志），来进行恢复。其上，需要持久化用于恢复的内容，包含作业状况、任务状况、各个任务尝试的工作状况等。有了这些内容，再加上任务服务器的动态注册，就算挪了个窝，还是很容易恢复的。JobHistory是历史记录相关的一个静态类，本来，它也就是一个干写日志活的，只是在Hadoop的实现中，对日志的写入做了面向对象的封装，同时又大量用到观察者模式做了些嵌入，使得看起来不是那么直观。本质上，它就是打开若干个日志文件，利用各类接口来往里面写内容。只不过，这些日志，会放在分布式文件系统中，就不需要像HDFS那样，来一个SecondXXX随时候命，由此可见，有巨人在脚下踩着，真好。JobTracker.RecoveryManager类是作业服务器中用于进行恢复相关的事情，当作业服务器启动的时候，会调用其recover方法，恢复日志文件中的内容。其中步骤，注释中写的很清楚，请自行查看。。。

整个作业流程的执行，秉承着木桶原理。执行的最慢的Map任务和Reduce任务，决定了系统整体执行时间（当然，如果执行时间在整个流程中占比例很小的话，也许就微不足道了...）。因此，尽量加快最慢的任务执行速度，成为提高整体速度关键。所使用的策略，简约而不简单，就是一个任务多次执行。当所有未执行的任务都分配出去了，并且先富起来的那部分任务已经完成了，并还有任务服务器孜孜不倦的索取任务的时候，作业服务器会开始炒剩饭，把那些正在吭哧吭哧在某个服务器上慢慢执行的任务，再把此任务分配到一个新的任务服务器上，同时执行。两个服务器各尽其力，成王败寇，先结束者的结果将被采纳。这样的策略，隐含着一个假设，就是我们相信，输入文件的分割算法是公平的，某个任务执行慢，并不是由于这个任务本身负担太重，而是由于服务器不争气负担太重能力有限或者是即将撒手西去，给它换个新环境，人挪死树挪活事半功倍。。。

对于Map/Reduce而言，真正的困难，在于提高其适应能力，打造一款能够包治百病的执行框架。Hadoop已经做得很好了，但只有真正搞清楚了整个流程，你才能帮助它做的更好。。。