2 Task运行过程分析
Map Task分解成Read、Map、Collect、Spill、Combine五个阶段,Reduce Task分解成Shuffle、Merge、Sort、Reduce、Write五个阶段。
2.1 Map Task整体流程
1) Read阶段:Map Task通过用户编写的RecordReader,从输入InputSplit中解析出一个个key/value;
2) Map:将解析出的key/value交给用户编写的map()函数处理,并产生一系列新的key/value;
3) Collect:当Map处理完数据后,一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部,它会将生成的key/value分片(通过调用Partitioner),并写入一个环形内存缓冲区中;
4) Spill:即“溢写”,当环形内存缓冲区满后,MapReduce会将数据写到本地磁盘上,生成一个临时文件。需要注意的是,将数据写入本地磁盘之前,先要对数据进行一次本地排序,并在必要时对数据进行合并、压缩等操作;
5) Combine:当所有数据处理完成后,Map Task对所有临时文件进行一次合并,以确保最终只会生成一个数据文件;
2.2 Reduce Task整体流程
1) Shuffle阶段:也称为copy阶段,Reduce Task从各个Map Task上远程拷贝一片数据,对针对某一片数据,如果其大小超过一定的阈值,则写到磁盘上,否则直接放到内存中;
2) Merge:在远程拷贝数据的同时,Reduce Task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;
3) Sort:为了将key相同的数据聚在一起,采用了基于排序的策略。由于各个Map Task已经实现对自己的处理结果进行了局部排序,因此,Reduce Task只需对所有数据进行一次归并排序即可;
4) Reduce:将每组数据依次交给用户编写的reduce()函数处理;
5) Write:将计算结果写到hdfs上;
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