【硬刚Hadoop】HADOOP MAPREDUCE(4):MapReduce工作流程
2021/9/21 6:28:52
本文主要是介绍【硬刚Hadoop】HADOOP MAPREDUCE(4):MapReduce工作流程,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的Hadoop部分补充。
1.流程示意图,如图4-6,4-7所示
图4-6 MapReduce详细工作流程(一)
图4-7 MapReduce详细工作流程(二)
2.流程详解
上面的流程是整个MapReduce最全工作流程,但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束,具体Shuffle过程详解,如下:
1)MapTask收集我们的map()方法输出的kv对,放到内存缓冲区中
2)从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件,可能会溢出多个文件
3)多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
4)在溢出过程及合并的过程中,都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序
5)ReduceTask根据自己的分区号,去各个MapTask机器上取相应的结果分区数据
6)ReduceTask会取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件,ReduceTask会将这些文件再进行合并(归并排序)
7)合并成大文件后,Shuffle的过程也就结束了,后面进入ReduceTask的逻辑运算过程(从文件中取出一个一个的键值对Group,调用用户自定义的reduce()方法)
3.注意
(1)Shuffle中的缓冲区大小会影响到MapReduce程序的执行效率,原则上说,缓冲区越大,磁盘io的次数越少,执行速度就越快。
(2)缓冲区的大小可以通过参数调整,参数:io.sort.mb默认100M。
(3)源码解析流程
这篇关于【硬刚Hadoop】HADOOP MAPREDUCE(4):MapReduce工作流程的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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