MapReduce底层原理剖析

喜欢ヅ旅行 2024-04-17 05:28 82阅读 0赞

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**Map端运行的流程**

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inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task来拉数据。

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**Reduce端运行的流程**

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Reduce大致分为**copy**、**merge**、**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finalMerge操作，纯粹的sort阶段，完成之后就是reduce阶段，调用用户定义的reduce函数进行处理。

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[640_wx_fmt_png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/0f229f5a72ec42c19c7e06c6e33d54e3.png
[640_wx_fmt_jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/11/6da64c1dbe2746d5b3b8e4467e2288f8.png

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