ReduceTask工作机制

Posted 刘元涛

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了ReduceTask工作机制相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

(1)Copy阶段:ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据,并针对某一片数据,如果其大小超过一定阈值,则写到磁盘上,否则直接放到内存中。

(2)Sort阶段:在远程拷贝数据的同时,ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并,以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。按照MapReduce语义,用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起,Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序,因此,ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。

(3)Reduce阶段:reduce()函数将计算结果写到HDFS上。

以上是关于ReduceTask工作机制的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

MapReduce 内核源码解析MapTask 工作机制

ReduceTask工作机制

大数据(2g)MapReduce补充

大数据(2g)MapReduce补充

MapReduce 框架原理MapReduce 工作流程 & Shuffle 机制

2021年大数据Hadoop(二十三):MapReduce的运行机制详解