MapTask工作机制图文详解

MapTask工作机制如图所示。 

（1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。

（2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。

（3）Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。

（4）Spill阶段：即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。

溢写阶段详情：

  • 步骤1：利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区编号Partition进行排序，然后按照key进行排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照key有序。
  • 步骤2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件output/spillN.out（N表示当前溢写次数）中。如果用户设置了Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。
  • 步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过1MB，则将内存索引写到文件output/spillN.out.index中。

（5）Combine阶段：当所有数据处理完成后，MapTask对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。

当所有数据处理完后，MapTask会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out中，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。

在进行文件合并过程中，MapTask以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并io.sort.factor（默认10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。

让每个MapTask最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对我们的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

赞 (0)

相关推荐

  • Java源码解析HashMap成员变量

    本文基于jdk1.8进行分析 关于HashMap的简介,可以参考这篇文章https://www.jb51.net/article/154177.htm. 首先看一下HashMap的一些静态常量.第一个是DEFAULT_INITIAL_CAPACITY,默认初始大小,16.从注释中可以了解到,大小必须为2的指数.这里的16,采用的1左移4位实现.而"aka",是as known as的缩写. /** * The default initial capacity - MUST be a p

  • Java源码解析HashMap的resize函数

    HashMap的resize函数,用于对HashMap初始化或者扩容. 首先看一下该函数的注释,如下图.从注释中可以看到,该函数的作用是初始化或者使table的size翻倍.如果table是null,那么就申请空间进行初始化.否则,因为我们在使用2的指数的扩张,在原来table的每个位置的元素,在新的table中,他们要么待在原来的位置,要么移动2的指数的偏移.从这里可以看出,扩容前table每个位置上如果有多个元素,元素之间组成链表时,在扩容后,该链表中的元素,有一部分会待在原地,剩下的元素会

  • MapTask阶段shuffle源码分析

    1. 收集阶段 在Mapper中,调用context.write(key,value)实际是调用代理NewOutPutCollector的wirte方法 public void write(KEYOUT key, VALUEOUT value ) throws IOException, InterruptedException { output.write(key, value); } 实际调用的是MapOutPutBuffer的collect(),在进行收集前,调用partitioner来计算

  • MapReduce核心思想图文详解

    MapReduce核心思想图文详解

    MapReduce核心编程思想,如图1-1所示. 图1-1 MapReduce核心编程思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4)MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段,如果用户的业务逻辑非常复杂,那就只能多个MapReduce程序,串行运行. 小结:分析WordC

  • Java源码解析HashMap的tableSizeFor函数

    aka,HashMap的容量大小必须为2的指数,即16,32,64,128这样的值.那么,在构造函数中,如果调用者指定了HashMap的初始大小不是2的指数,那么,HashMap的tableSizeFor函数,会计算一个大于或等于给定参数的2的指数的值.先来看一下tableSizeFor函数的源码,如下 /** * Returns a power of two size for the given target capacity. **/ static final int tableSizeFo

  • shuffle的关键阶段sort(Map端和Reduce端)源码分析

    源码中有这样一段代码 1. Map端排序获取的比较器 public RawComparator getOutputKeyComparator() { // 获取mapreduce.job.output.key.comparator.class,必须是RawComparator类型,如果没设置,是null Class<? extends RawComparator> theClass = getClass( JobContext.KEY_COMPARATOR, null, RawComparat

  • Java源码解析HashMap简介

    本文基于jdk1.8进行分析 HashMap是java开发中可以说必然会用到的一个集合.本文就HashMap的源码实现进行分析. 首先看一下源码中类的javadoc注释对HashMap的解释.如下图.HashMap是对Map接口的基于hash表的实现.这个实现提供了map的所有可选操作,并且允许null值(可以多个)和一个null的key(仅限一个).HashMap和HashTable十分相似,除了HashMap是非同步的且允许null元素.这个类不保证map里的顺序,更进一步,随着时间的推移,

  • Java源码解析HashMap的keySet()方法

    Java源码解析HashMap的keySet()方法

    HashMap的keySet()方法比较简单,作用是获取HashMap中的key的集合.虽然这个方法十分简单,似乎没有什么可供分析的,但真正看了源码,发现自己还是有很多不懂的地方.下面是keySet的代码. public Set<K> keySet() { Set<K> ks = keySet; if (ks == null) { ks = new KeySet(); keySet = ks; } return ks; } 从代码中了解到,第一次调用keySet方法时,keySet

  • Java源码解析ConcurrentHashMap的初始化

    首先看一下代码 private final Node<K,V>[] initTable() { Node<K,V>[] tab; int sc; while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // 第一次检查 if ((sc = sizeCtl) < 0) Thread.yield(); // lost initialization race; just spin else if (U.compareAndSwapInt

  • Java源码解析TreeMap简介

    TreeMap是常用的排序树,本文主要介绍TreeMap中,类的注释中对TreeMap的介绍.代码如下. /** * A Red-Black tree based {@link NavigableMap} implementation. * The map is sorted according to the {@linkplain Comparable natural * ordering} of its keys, or by a {@link Comparator} provided at

随机推荐