mapreduce核心机制
2020-04-13 14:34:09 3 举报大数据Hadoop分析MapReduce机制详解
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大纲/内容
运行在NodeManger提供的容器中
分区0归并
分区0合并
分区1输出
Combiner
环形缓冲区
Combiner为可选流程
YarnChild进程中
默认10个文件Merge一次
分区0压缩
分区0输出
内存缓冲
Reduce Task 1
HashPartitioner
第一次溢写
索引
一次读取一组
分区1（用快排排好序）
KVIndex
归并排序
压缩
分组（辅助排序）(可选的)
拷贝
写磁盘
Spark，3Kafka，3Flume，3
分区1磁盘数据
默认100M，达到80%溢写，然后反向
数据
map Task 2
分区1合并
分区1归并
分区0（用快排排好序）
合并文件进行归并排序
内存不够溢写到磁盘
一次读一行，返回一个KV
Part-r-000000
Shuffle过程，map方法到reduce方法之间
MapReduce核心机制示意图
Reduce Task 0
OutPutFormat
Merge合并
分区0磁盘数据
Part-r-000001
待处理文本Spark HadoopKafka FlumeHive HDFS
LineRecordReaderTextInputFormat
第二次溢写
Hadoop，3Hive，3HDFS，3
分区1压缩
默认是TextOutPutFormat
map Task 1
map Task 0
xXReducer
MRAppMaster 启动YarnChild 监控他们的运行状态
HDFS
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