Hadoop3:MapReduce中的Shuffle机制

一、流程图

ShuffleMap方法之后,Reduce方法之前的数据处理过程称。

二、图解说明

1、数据流向

map方法中context.write(outK, outV);开始,写入环形缓冲区,再进行分区排序,写到磁盘
reduce方法拉取磁盘上的数据,归并成最终的结果文件。

一般,设置几个分区(Partition),则生成几个文件。

2、缓冲区

此处的排序,采用快速排序算法,针对key的索引进行排序,按照字典顺序进行排序。

如果环形缓冲区设置的是100m,那么,实际存储数据的空间只有50m

以此,来计算环形缓冲区的IO输出次数

3、Combiner过程

缓冲区溢出的文件有两类,spill.indexspill.out,每个分区都会生成一组。

此处主要做了两件事,对每次溢出的文件,按分区进行合并,和并算法时的算法是归并算法

归并好之后,分别进行压缩处理,并写入磁盘。

而,该过程是一个优化流程,所以,是可选流程。并不是必须的。

4、Reduce处理流程

设置几个分区,就要对应设置几个reduce对应处理

这里的分组也是非必须
reduce按分区(Partition)主动去读取map的结果文件到内存中,如果内存不够,会溢出到磁盘。

这里主要是进行文件的合并,使用的是归并算法

三、整体说明

例如,有100万数据,我设计用5个mapTask去处理。那么,每个mapTask会处理20万条数据。

分区,设置为2个,那么,reduce个数就是2个。

文件数量的变化,如下图所示。

相关推荐
和科比合砍81分7 分钟前
ES模块(ESM)、CommonJS(CJS)和UMD三种格式
大数据·elasticsearch·搜索引擎
瓦哥架构实战1 小时前
从 Prompt 到 Context:LLM OS 时代的核心工程范式演进
大数据
weixin_lynhgworld2 小时前
盲盒抽卡机小程序系统开发:以技术创新驱动娱乐体验升级
大数据·盲盒·抽谷机
TDengine (老段)3 小时前
TDengine 时间函数 TODAY() 用户手册
大数据·数据库·物联网·oracle·时序数据库·tdengine·涛思数据
悟乙己3 小时前
数据科学家如何更好地展示自己的能力
大数据·数据库·数据科学家
东哥说-MES|从入门到精通4 小时前
Mazak MTF 2025制造未来参观总结
大数据·网络·人工智能·制造·智能制造·数字化
盟接之桥4 小时前
盟接之桥说制造:在安全、确定与及时之间,构建品质、交期与反应速度的动态平衡
大数据·运维·安全·汽车·制造·devops
链上日记5 小时前
STC携手VEX发起全球首个碳资产RWA生态,泰国峰会即将引爆绿色金融
大数据
用户Taobaoapi20145 小时前
京东商品列表API(JD.item_search)
大数据·数据挖掘·数据分析
用户Taobaoapi20146 小时前
京东商品评论API开发指南
大数据·数据挖掘·数据分析