导语：
说起mapreduce，只要是大数据领域的小伙伴，相信都不陌生。它作为hadoop生态系统中的一部分，最早是由google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型。
mapreduce主要由"map（映射）"和"reduce（归约）"组成，主要思想是用map函数用来把一组键值对映射成一组新的键值对，然后指定并发的reduce函数进行合并输出。然而就是这个简单的分布式思想，却敲开了大数据时代的大门，很多大数据工作者都把学习mapreduce作为基础的一课。 不过对于大多数小伙伴来说，虽然学习或写了很久的mapreduce，却不一定真正研究过它的源码。
这一期，我就先给大家介绍一下mapreduce中map（映射）的实现者mapper。更深入的理解mapreduce，在应用到易观千帆技术数据处理方面时，可以更好的提升易观大数据处理能力。
▌类图
如图为mapper以及它的一些子类的类图（mapper一共有九个子类。我们挑了其中的4个子类来做分析）
▌mapper源码
从源码中我们可以看出，mapper类里总共包含四个方法，一个抽象类。
1.setup()方法—一般作为map()方法的准备工作，如进行相关配置文件的读取、参数的传递；
2.cleanup()方法—是用来做一些收尾工作，如关闭文件、key-value的分发；
3.map()方法—是真正的程序逻辑部分，如对一行文本的split、filter处理之后，将数据以key-value的形式写入context；
4.run()方法—是驱动整个mapper执行的一个方法，按照run()>>setup()>>map()>>cleanup()顺序执行；
5.context抽象类—是mapper里的一个内部抽象类，主要是为了在map任务或者reduce任务中跟踪task的相关状态和数据的存放。如context可以存储一些jobconf有关的信息，在setup()方法中，就可以用context读取相关的配置信息，以及作为key-value数据的载体。（context比较复杂，以后可以单独介绍）
▌mapper子类
inversemapper
这个类很简单，只是将key-value进行反转，然后直接分发，如面包-生产商，我们既可以统计某一种面包来自多少个生产商，也可以统计一个生产商生产多少种面包。不同的需求，利用inversemapper可以达到不同的效果
tokencountermapper
这个类使用stringtokenizer来获取value中的tokens（在stringtokenizer的构造函数中将value按照“\t\n\t\f”进行分割），然后对每一个token，分发出一个
regexmapper
这个类其实就是将wordcount进行了正则化，匹配自己需要格式的word进行统计。
multithreadedmapper
这个类使用多线程来执行mapper（它由mapreduce.mapper.multithreadedmapper.mapclass设置）。该类重写了run()方法，首先设置运行上下文context和workmapper，然后启动多个maprunner（内部类）子线程（由mapred.map.multithreadedrunner.threads 设置 ），最后使用join()等待子线程执行完毕。maprunner（内部类）继承了thread，拥有独立的context去执行mapper，并进行异常处理。从maprunner的constructor中我们看见，它使用了独立的submaprecordreader、submaprecordwriter和submapstatusreporter。submaprecordreader在读key-value和submaprecordwriter在写key-value的时候都要同步。这是通过互斥访问multithreadedmapper的上下文outer来实现的。multithreadedmapper可以充分利用cpu，采用多个线程处理后，一个线程可以同时在另一个线程执行的时候读取数据并执行，这样就使用了更多的cpu周期来执行任务，从而提高吞吐率（注意读写操作都是线程安全的）。但对于io密集型的作业，采用multithreadedmapper会适得其反，因为会有多个线程等待io，io便成为限制吞吐率的关键，这时候我们可以通过增多task数量的方法来解决，因为这样在io上就是并行的。
以上即是对mapreduce中mapper以及部分子类源码的解析，后续将继续讨论mapreduce中的其他关键类源码。
