第2节 mapreduce深入学习：11、maptask运行机制（多看几遍）

mapTask运行机制详解以及mapTask的并行度
在mapTask当中，一个文件的切片大小使用默认值是128M，就是跟我们一个block块对应大小一样

MapTask运行的整个过程 背下来
1、TextInputFormat读取数据
2、调用map逻辑，默认是一个切片（就是一个block块）对应一个mapTask
3、数据写入到环形缓冲区，默认环形缓冲区的大小是100M，换型缓冲区其实就是一个数组
4、数据一直往环形缓冲区当中写，数据在环形缓冲区当中实现分区，排序，规约，分组等
5、等到数据写到环形缓冲区的80%的时候，启动溢写线程，将内存当中80M的数据，溢写到磁盘上面去
6、等到maptask完成之后，磁盘上面可能存在很多的小文件，这些小文件已经做好了局部排序，分区，规约等步骤，再把这些小文件合并成一个大的文件
7、等待reduce阶段来拉取这个文件

mapTask的一些基础设置配置（mapred-site.xml中）：

设置一：设置环型缓冲区的内存值大小（默认设置如下）

mapreduce.task.io.sort.mb

100

设置二：设置溢写百分比（默认设置如下）

mapreduce.map.sort.spill.percent

0.80

设置三：设置溢写数据目录（默认设置）

mapreduce.cluster.local.dir

${hadoop.tmp.dir}/mapred/local

设置四：设置一次最多合并多少个溢写文件（默认设置如下）

mapreduce.task.io.sort.factor

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