Hadoop入门进阶课程5--MapReduce原理及操作 (2)

clip_image003[4]

 

2.2.1 Map过程

1. 每个输入分片会让一个map任务来处理,默认情况下,以HDFS的一个块的大小(默认为64M)为一个分片,当然我们也可以设置块的大小。map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中(该缓冲区的大小默认为100M,由io.sort.mb属性控制),当该缓冲区快要溢出时(默认为缓冲区大小的80%,由io.sort.spill.percent属性控制),会在本地文件系统中创建一个溢出文件,将该缓冲区中的数据写入这个文件;

2. 在写入磁盘之前,线程首先根据reduce任务的数目将数据划分为相同数目的分区,也就是一个reduce任务对应一个分区的数据。这样做是为了避免有些reduce任务分配到大量数据,而有些reduce任务却分到很少数据,甚至没有分到数据的尴尬局面。其实分区就是对数据进行hash的过程。然后对每个分区中的数据进行排序,如果此时设置了Combiner,将排序后的结果进行Combia操作,这样做的目的是让尽可能少的数据写入到磁盘;

3. map任务输出最后一个记录时,可能会有很多的溢出文件,这时需要将这些文件合并。合并的过程中会不断地进行排序和combia操作,目的有两个:

l尽量减少每次写入磁盘的数据量

l尽量减少下一复制阶段网络传输的数据量。最后合并成了一个已分区且已排序的文件。为了减少网络传输的数据量,这里可以将数据压缩,只要将mapred.compress.map.out设置为true就可以了

4. 将分区中的数据拷贝给相对应的reduce任务。有人可能会问:分区中的数据怎么知道它对应的reduce是哪个呢?其实map任务一直和其父TaskTracker保持联系,而TaskTracker又一直和JobTracker保持心跳。所以JobTracker中保存了整个集群中的宏观信息。只要reduce任务向JobTracker获取对应的map输出位置就可以了。

2.2.2 Reduce过程

1. Reduce会接收到不同map任务传来的数据,并且每个map传来的数据都是有序的。如果reduce端接受的数据量相当小,则直接存储在内存中(缓冲区大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent属性控制,表示用作此用途的堆空间的百分比),如果数据量超过了该缓冲区大小的一定比例(由mapred.job.shuffle.merge.percent决定),则对数据合并后溢写到磁盘中;

2. 随着溢写文件的增多,后台线程会将它们合并成一个更大的有序的文件,这样做是为了给后面的合并节省时间。其实不管在map端还是reduce端,MapReduce都是反复地执行排序,合并操作;

内容版权声明:除非注明,否则皆为本站原创文章。

转载注明出处:https://www.heiqu.com/zwsxxd.html