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成都hadoop培训:shullfe机制详解

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2019-04-25 11:14:21

shuffle机制就是发生在MR程序中,Mapper之后,Reducer之前的一系列分区排序的操作。shuffle的作用是为了保证Reducer收到的数据都是按键排序的。...

  成都hadoop培训:shullfe机制详解

  一、shuffle机制概述

  shuffle机制就是发生在MR程序中,Mapper之后,Reducer之前的一系列分区排序的操作。shuffle的作用是为了保证Reducer收到的数据都是按键排序的。

  二、shuffle机制的流程

  还是按照上个随笔MR整体流程的需求来做参考:

  1.Mapper中context的write方法将数据写入环形缓冲区,当容量到达80%发生溢写;

  2.按照一块数据为128M,那么应该会发生两次溢写,对溢写出的数据进行分区;

  3.然后对完成分区的数据进行区内排序;

  4.如果数据量到达一定规模可以使用Combiner合并,这是一个区内合并;

  5.接着会将两次一次的数据进行归并操作,合二为一;

  6.将归并后的数据写入磁盘;

  7.maptask工作完成后,reducetask的内存会缓冲读取磁盘中的数据文件;

  8.当内存不足时会将数据溢出到磁盘;

  9.对存入磁盘的数据进行归并排序(辅助排序在这个阶段);

  10.按照相同的key分组,然后一条一条读入reducer。

  如图:

  成都hadoop培训:shullfe机制详解

(责任编辑:范老师)
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