Reducetask机制】的更多相关文章

Reduce大致分为copy.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copy完成之后,copy阶段就完成了,开始进行sort阶段,sort阶段主要是执行fifinalMerge操作,…
大数据技术栈在当下已经是比较成熟的了,Hadoop 作为大数据存储的基石,其重要程度不言而喻,作为一个想从 java 后端转向大数据开发的程序员来说,打好 Hadoop 基础,就相当于夯实建造房屋的地基,本文以上图结构为基本,旨在帮助大家快速了解 Hadoop 运行机制. HDFS 篇 HDFS就是大家熟知的分布式存储的文件系统,它包括 3 个组件,结构如下图: NameNode 相当于 Master 节点,它是管理者: DataNode 是 Slave,是执行实际操作的节点: Secondry…
MapTask工作机制 并行度决定机制 1)问题引出 maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个job的处理速度.那么,mapTask并行任务是否越多越好呢? 2)MapTask并行度决定机制 一个job的map阶段MapTask并行度(个数),由客户端提交job时的切片个数决定. 切片(逻辑上的切分)大小默认等于128M,和block大小相等,原因是如果不按照block大小进行切分,可能会涉及到一些不同节点之间数据的传输. MapTask工作机制 总结 read阶段:…
ReduceTask的运行的整个过程 背下来1.启动线程到mapTask那里去拷贝数据,拉取属于每一个reducetask自己内部的数据2.数据的合并,拉取过来的数据进行合并,合并的过程,有可能在内存当中,有可能在磁盘当中,有可能在内存和磁盘当中,合并的时候同时要进行分组操作3.调用reduce逻辑4.数据输出…
MapReduce的MapTask任务的运行源码级分析 这篇文章好不容易恢复了...谢天谢地...这篇文章讲了MapTask的执行流程.咱们这一节讲解ReduceTask的执行流程.ReduceTask也有四种任务,可参考前一章节对应的内容,至于Reduce Task要从各个Map Task上读取一片数据,经过排序后,以组为单位交给用户编写的reduce方法,并将结果写入HDFS中. MapTask和ReduceTask都是Task的子类,分别对应于我们常说的map和reduce任务.同上一节一…
摸索了将近一个月的hadoop , 在centos上配了一个伪分布式的环境,又折腾了一把hadoop eclipse plugin,最后终于实现了在windows上编写MapReduce程序,在centos上可以执行. 关于环境的配置,网上很多,不再废话. 仅以此系列的博客记录学习过程中的点点滴滴. ##############################传说中的分割线##################### 学习了WordCount程序,也照着网上的某些文章,实现了一些简单的MapRed…
一.前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle. SparkShuffle概念 reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,value>对的形式,这样每一个key对应一个聚合起来的value. 问题:聚合之前,每一个key对应的value不一定都是在一个partition中,也不太可能在同一个节点上,因为RDD是分布式的弹性的数据集,RDD的part…
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…
MapRdeuce&Yarn的工作机制 一幅图解决你所有的困惑 那天在集群中跑一个MapReduce的程序时,在机器上jps了一下发现了每台机器中有好多个YarnChild.困惑什么时YarnChild,当程序跑完后就没有了,神奇.后来百度了下,又问问了别的大佬.原来是这样 什么是YarnChild: 答:MrAppmaster运行程序时向resouce manager 请求的maptask/reduceTask.也是运行程序的容器.其实它就是一个运行程序的进程. 图解说下: hadoop1版本…
job任务执行流程    1.run job阶段        ①收集整个job的环境信息(比如通过conf设定的参数,还有mapperClass,reducerClass,以及输出kv类型)        ②会计算当前job的切片数量(切片不同等切块,用FileSplit:path  start length)        ③检测环境信息的合法性,以及输入和输出的路劲合法性.    2.如果第一步的检测通过之后,会去找JobTracker,为当前的job申请jobid,用于标识job.job…