ShuffleBlockFetcherIterator是读取中间结果的关键。构造ShuffleBlockFetcherIterator的时候会调用到initialize方法...
这里的partition算法是可以自定义的,当然默认的算法是根据key哈希到不同的bucket中去,最后落地的话就是ShuffleBlockFIle。 3.ShuffleMapTask的输出的ShuffleBlockFIle位置信息作作为MapStatus发送到DAGScheduler的MapOutputTracker的Master中。 3.当ShuffleMapTask启动时,它会根据自己task的id和所依赖的ShuffleMapTask的id,...
而shuffle block 大小就是 $\frac{D}{M * R}$, 为什么 是 $M * R$ 呢,从上面的流程中可以看到每个map端可以近似看做是维护了R个reduce的block。所以总的block数是 $M * R$。 那么当数据量增长时,并且为了保证每个task处理的数据量恒定,即性能不下降,那么shuffle block size必然会减小。最后也因为reduce...
其中ShuffleBlockId记录shuffleId和mapId获得Block。 其中writeIndexFileAndCommit方法: 用于在Block的索引文件中记录每个block的偏移量,其中getBlockData方法可以根据ShuffleId和mapId读取索引文件,获得前面partition计算之后,,将结果写入文件中的偏移量和结果的大小。 /** * Write an index file with the offsets of e...
(1)map task任务执行,输入数据的来源是:HDFS的block。当然在mapreduce概念中,map task读取的是split分片。split与block的对应关系:一对一(默认)。 此处有必要说明一下block与split: block(物理划分):文件上传到HDFS,就要划分数据成块,这里的划分属于物理的划分,块的大小可配置(默认:第一代为64M,第二代为128M)...
默认Block Shuffle Mode的实现是hash shuffle mode。hash shuffle模式是每个上游的任务会针对对应的每个下游任务持久化数据到单独的文件。当下游任务运行时,他们会从上游任务对应的分区中获取数据,下游任务通过网络读取文件并传输数据。 2023-11-04 00:51:58 发布于北京 举报 赞同 1 评论 打赏 sunrr Flink 1.13的...
Redis 是一种内存数据库，将数据保存在内存中，读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多...
在同一个 core 上先后运行的两个 map task的输出, 对应同一个文件的不同的 segment上, 称为一个 FileSegment, 形成一个 ShuffleBlockFile, 后面就引入了 Sort Based Shuffle, map端的任务会按照Partition id以及key对记录进行排序。同时将全部结果写到一个数据文件中,同时生成一个索引文件, 再后面就就引入了 ...
在map task执行时,它的输入数据来源于HDFS的block,当然在MapReduce概念中,map task只读取split。Split与block的对应关系可能是多对一,默认是一对一。 在经过mapper的运行后,我们得知mapper的输出是这样一个key/value对: key是“hello”, value是数值1。因为当前map端只做加1的操作,在reduce task里才去合并结果集...