一致性Hash算法。

Hash算法是为了保证数据均匀的分布，例如有3个桶，分别是0号桶，1号桶和2号桶；现在有12个球，怎么样才能让12个球平均分布到3个桶中呢？使用Hash算法的做法是，将12个球从0开始编号，得到这样的一个序列：0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11。将这个序列中的每个值模3，不管数字是什么，得到的结果都是0,1,2，不会超过3，将结果为0的数字放入0号桶，结果为1的数子放入1号桶，结果为2的数字放入2号桶，12个球就均匀的分布到3个桶中，0,3,6,9,12号球放入0号桶，1,4,7,10号球放入1号桶，2,5,8,11号球放入2号桶。

一致性Hash算法是在Hash算法的基础上实现的，用于解决互联网中热点Hotspot问题，将来自网络上的流量动态的划分到不同的服务器处理。使用一致性Hash算法将流量均匀分发到不同服务器的做法是：

1、求出不同服务器的哈希值，然后映射到一个范围为0—2^{32-1的数值空间的圆环中，即将首(0)和尾(2}32-1)相接的圆环，如图1。

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图1

2、当有一个李四的用户访问时，就会给该用户分配一个随机数，该随机数映射到圆环中的任意一个地方，按照圆环顺时针的方向查找距离最近的服务器，然后处理李四用户的请求。如果找不到服务器，则有第一台服务器来处理。

 以上就是两种Hash算法的简单介绍，Hadoop也借助于这两种思想来处理大数据计算和海量数据存储。面对海量的问题时候，一般把这个问题会分成三类：一个是大数据量，一个是大流量，一个是大计算，大流量不属于本文讨论的范围，大数据量是属于HDFS的范畴，之后会写一篇文章讲解HDFS的原理。本文重点讲述大计算。MapReduce就会Hadoop中采用"分而治之"的思想解决大计算的问题。“分而治之”思想是理解MapReduce的核心，下面我们采用数钱的场景解释下“分而治之”的思想。

有一张桌子，上面洒满了面值100、50、20的钞票，我们如何能快速的知道这个桌子一共有多少钱呢？通常的做法是请103个人，其中100个人把自己面前的钞票按照100、50、20的面值整理好并排好序，100的一堆，50的一堆，20的一堆，并且按照100面值的在左边，50面值的在中间，20面值的在右边，这100人只负责按照钱的面值分好类别并整理整齐。整理好之后，这100个人执行下一个任务，分别把自己整理好的100元面值这一堆钱发给3个人中的=的A，把50元面值的钱发给3个人中的B，把20元面值的钱发给3个人中的C，这是这100个人的工作就结束。A,B,C这三个人就各自有了不同面值的钱，这三个人不需要去做加法就比如（100+100），只需要去数这个钱的张数，最后就出三个数字，然后把这三个数字加起来就是这一整个桌子的全额度总数。在这个例子中前后经历了两个过程，第一个过程是100个人，第二个过程是3个人，100人相当于就是做分解，把一整张桌子的钱去分解成100份，剩下这三个人就是做合并的作用。这就是“分而治之”的思想。

下面使用Hadoop给出的MapReduce运行图来解释上面数钱的流程：

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图2

上图中红色的椭圆框的map进程就是对应100个规整钱人中的其中一个，他将桌子上的钱拢到自己面前。绿色椭圆框就是开始规整钱的过程，按照100、50、20面值的钱分成3份，并且按照左边100，中间50，右边20的顺序排好序。紫色椭圆框是将就是将规整好的钱分发的过程，他将自己和其他99个人都将规整好的100元分发给A，把50元分发给B，把20元分发给C。褐色框就是汇总的过程，对应着上一过程中的A，计算出100面值的有多少张，B计算出50面值的有多少张，C计算20面值的有多少张。然后将A,B,C的的结果相加，就是桌子上钞票的总数。

 其实一个MapReduce真正的运行过程比上述数钱的过程复杂得多，MapReduce的原理必须弄清楚，很多公司面试时都喜欢问MapReduce的运行原理，只有了解运行原理，才能在工作中对MapReduce进行调优，因此下图是每个学习Hadoop的人必须掌握的，下图的红色椭圆框是重点，也是优化大有可为之处。

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图3

数据按照箭头方向从左往右流动，

1、input split过程，通过InputFormat接口从HDFS中读取数据，然后输入到map中。默认情况下分片的大小和HDFS中block的大小一致，Hadoop1.x是64M，Hadoop2.x是128M。

2、map函数，一行一行的处理输入的数据，将每一行数据封装成<key,value>键值对形式。

3、Map进程中有一个内存缓冲区用于处理数据，默认是100M，当内存中的数据达到80M时，后台就开启一个进程，锁住80M的空间，将数据写入剩余的20M空间，同时将80M的数据溢出(spill)到磁盘。

4、在这个阶段涉及到数据的分区partition、排序和combiner，这也是mapreduce优化的重点。有几个partition就有几个reduce。当数据从内存缓存区往磁盘中写时，会生成很多小的spill文件，每个文件会分为好几个区，在数钱的例子中，一个spill文件会分为三个分区partition，每个分区中的文件使用快速排序算法按照key值进行排序。这里也可以执行combiner操作，但是一定要小心，如果是你求最大最小值，用combiner操作没问题，如果是求平均值，combiner操作会影响最终的结果。

5、map端归并文件，spill的小文件过多，达到阈值时，就使用归并排序算法将小的spill文件归并成大的spill文件，大的spill也是分好区，每个分区中的数据也是按照key值排好序。

6、当最后一个map任务执行完毕，生成最后一spill文件之后，就将spill文件中的分区往相应的reduce任务发送，例如partition0发送往reduce0，partition1发送往reduce1，partition2发送往reduce2，以此类推。

7、reduce端归并文件，将来自不同map端的同一个分区文件使用归并成一个大的文件。

8、reduce任务开始处理数据，将会后的结果写入到HDFS中。

图4是将不同map端同一个分区partition数据发送到reudce端的流程图。

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图4

现在重点介绍partition,sort and spill to disk过程，即分区，排序和溢写到磁盘过程。请看图5

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图5

数据从InputSplit进去到map进程，将数据处理成<key，value>键值对的形式，然后发送到内存缓存区，根据上面数钱的例子，会有很多如下形式的键值对，当有不同分区时，键值对为：<0,<100,1>>,<1,<50,1>>,<2,<20,1>>，当只有一个默认分区时，键值对为：<100,1>,<50,1>,<20,1>。从内存区往磁盘中写入数据时，先对键值对使用快速排序算法进行排序，第一关键字是分区号，第二关键字是key，排序的目的是为了将相同的key排到一块，为了后面的归并文件做好准备。把内存中排好序的数据输出到磁盘上，每次输出都会产生很多小的文件数据(spill.n)，n表示数字，如图6所示。

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图6

当spill小文件过多时就执行归并排序，变成一个大的数据文件，归并完成后生成大的spill文件中的数据是按照key来做一个整体的排序。