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MapReduce的原理(重點)

來源:千鋒教育
發(fā)布人:wjy
時間: 2022-09-02 15:36:00 1662104160

MapperTask 使用邏輯切片的方式劃分block,調(diào)用InputFormat中的算法進行劃分,TextInputFormat默認按照128M進行劃分(默認一個block至少有一片),每個分片以行首開頭,以行尾結尾。 

每個分片對應一個mapper讀入數(shù)據(jù)后,調(diào)用mapper函數(shù)轉(zhuǎn)換成(k,v)形式,然后按照分區(qū)排序,分批溢寫到磁盤。

Shuffle 從map分區(qū)排序溢寫到reduce拉取數(shù)據(jù)的過程稱為shuffle。

每個mapTask都有一個緩存區(qū)域,當調(diào)用write方法時,數(shù)據(jù)先寫入到緩存區(qū)域中,數(shù)據(jù)寫滿80%后會先進行分組排序然后溢寫到磁盤,剩下的20%繼續(xù)同步寫入數(shù)據(jù)。

如果定義了combine方法,則這里會發(fā)生分組內(nèi)的聚合。

一個mapTask最終會生成多個臨時文件,最后將這些臨時文件使用歸并排序合并成一個大文件,并按照分區(qū)器規(guī)則維護一個索引文件,在合并過程中也可以發(fā)生分組內(nèi)聚合。

reducerTask數(shù)量由用戶設定,每個reducer對應一個分區(qū)數(shù)據(jù)。

reducer拉取分區(qū)數(shù)據(jù)到本地,一次性讀入一組數(shù)據(jù)執(zhí)行reduce方法,然后按照OutPutFormat的輸出格式將最終結果輸出到hdfs,每個reducer對應一個文件。

MapReduce的原理(重點)

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