簡單搞定Shuffle機制執行原理
2)流程詳解
上面的流程是整個mapreduce最全工作流程,但是shuffle過程只是從第7步開始到第16步結束,具體shuffle過程詳解,如下:
1)maptask收集我們的map()方法輸出的kv對,放到記憶體緩衝區中
2)從記憶體緩衝區不斷溢位本地磁碟檔案,可能會溢位多個檔案
3)多個溢位檔案會被合併成大的溢位檔案
4)在溢位過程中,及合併的過程中,都要呼叫partitoner進行分組和針對key進行排序
5)reducetask根據自己的分割槽號,去各個maptask機器上取相應的結果分割槽資料
6)reducetask會取到同一個分割槽的來自不同maptask的結果檔案,
7)合併成大檔案後,shuffle的過程也就結束了,後面進入reducetask的邏輯運算過程(從檔案中取出一個一個的鍵值對group,呼叫使用者自定義的reduce()方法)
3)注意
Shuffle中的緩衝區大小會影響到mapreduce程式的執行效率,原則上說,緩衝區越大,磁碟io的次數越少,執行速度就越快。
緩衝區的大小可以通過引數調整,引數:io.sort.mb預設100M
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