1、并行度决定机制 (1)问题引出 maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个job的处理速度。那么,mapTask并行任务是否越多越好呢? (2)MapTask并行度决定机制 一个job的map阶段MapTask并行度(个数),由客户端提交job时的切片个数决定。 2、MapTask工作机制 (1)Read阶段 Map
目录1.MapTask工作机制如图4-12所示 2.具体阶段 3.溢写阶段详情步骤 1.MapTask工作机制如图4-12所示 2.具体阶段 (1)Read阶段:MapTask通过用户编写的RecordReader,从输入InputSplit中解析出一个个key/value。 (2)Map阶段:该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理,并产生一系列新的key/val....
在进行文件合并过程中,MapTask以分区为单位进行合并。对于某个分区,它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并io.sort.factor(默认100)个文件,并将产生的文件重新加入待合并列表中,对文件排序后,重复以上过程,直到最终得到一个大文件。 让每个MapTask最终只生成一个数据文件,可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产...
1.MapTask工作机制 整个map阶段流程大体如上图所示。简单概述:input File通过getSplits被逻辑切分为多个split文件,通通过RecordReader(默认使用lineRecordReader)按行读取内容给map(用户自己实现的map方法),进行处理,数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器,对其结果key进行分区(默认使用hash分区),然后写入buffer,每...
问MapTask工作机制？步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息...
作用分别是什么呢？MapTask工作机制有哪些阶段，作用分别是什么呢？（1）Read阶段：Map Task通过用户编写...
简介:快速学习 MapTask 工作机制. 开发者学堂课程【Hadoop 分布式计算框架 MapReduc:MapReduce工作机制】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。 课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/94/detail/1536 MapTask 工作机制. MapTask 工作机制如图4-12所示。
Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，MapTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。
虎课网为您提供MapReduce_MapTask工作机制 - Hadoop从入门到精通视频教程、图文教程在线学习,以及课程源文件、素材、学员作品免费下载
5. ReduceTask 工作机制和 ReduceTask 并行度 Reduce 大致分为 copy、sort、reduce 三个阶段,重点在前两个阶段。copy 阶段包含一 个 eventFetcher 来获取已完成的 map 列表,由 Fetcher 线程去 copy 数据,在此过程中 会启动两个 merge 线程,分别为 inMemoryMerger 和 onDiskMerger,分别将内存中的 数据 merge ...