将数据传给Shuffle的Sort第6步:SortSort:对分区内的数据进行排序 将数据传给Shuffle的combiner第7步:combinercombiner:对数据进行局部聚合。 将数据传给Shuffle的Group第8步:GroupGroup:将相同key的key提取出来作为唯一的key, 将相同key对应的value获取出来作为value的list 将数据传给Reduce第9步:ReduceReduce:根据业务...
而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前,具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。 在Shuffle之前,也就是在map阶段,MapReduce会对要处理的数据进行分片(spl...
* mapreduce0422 - the name of the current project. */publicclassSortMapperextendsMapper<LongWritable,Text,com.buwenbuhuo.WritableComparable.FlowBean,Text>{privatecom.buwenbuhuo.WritableComparable.FlowBean flow=newFlowBean();privateText phone=newText();@Overrideprotectedvoidmap(LongWritable key,Text value,...
每次内存缓冲区达到溢出阖值，就会新建一个溢出文件(spill file),因此在map任务写完其最后一个输出记录之后，可能会有几个溢出文件。在MapTask任务完成之前，多个溢出文件被合并成一个已分区且已排序的输出文件。配置属性mapreduce.task.io.sort.factor控制着一次最多能合并多少个文件，默认值是10。如果至少存在3个溢...
每次内存缓冲区接近spill阈值时,一个新的spill文件就会被创建出来,所以在map任务写完最后一个输出后,将会有多个spill文件。在任务完成之前,这些spill文件会合并进入一个分区的已排序的输出文件中。配置属性mapreduce.task.io.sort.factor控制着一次性合并的最大文件数,默认值为10. ...
在Reduce 阶段,Reduce 函数会作用在排序输出的每一个key 上。这个阶段的输出被直接写到输出文件系统,一般是HDFS。在HDFS 中,因为TaskTracker 节点也运行着一个DataNode 进程,所以第一个块备份会直接写到本地磁盘。 到此,MapReduce 的Shuffle和Sort分析完毕。
在Reduce 阶段,Reduce 函数会作用在排序输出的每一个key 上。这个阶段的输出被直接写到输出文件系统,一般是HDFS。在HDFS 中,因为TaskTracker 节点也运行着一个DataNode 进程,所以第一个块备份会直接写到本地磁盘。 到此,MapReduce 的Shuffle和Sort分析完毕。
Reduce大致分为copy(复制map端输出的数据到reduce端)、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到磁盘和将磁盘中的数据 进行merge。 待数据co...
一. Shuffle之排序(sort) 今天我们讲的是第六步,sort排序操作。 1.1 排序的简单介绍 排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。 MapTask和ReduceTask均会对数据 按照key 进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。 任何应用程序中的数据均会被排序,而不管逻辑上是否需要否需要 ...
边fetch 边处理.本质上,MapReduce shuffle阶段就是边fetch边使用 combine()进行处理,只是combine()处理的是部分数据. MapReduce为了让进入 reduce()的records有序, 必须等到全部数据都shuffle-sort后再开始 reduce(). 因为Spark不要求shuffle后的数据全局有序,因此没必要等到全部数据 shuffle完成后再处理. ...