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16.hadoop系列之MapReduce之MapTask与ReduceTask及Shuffle工作机制

news 2026/2/9 8:47:10

1.MapTask工作机制

以上内容我们之前文章或多或少介绍过，就已网络上比较流行的该图进行理解学习吧
MapTask分为五大阶段

Read阶段
Map阶段
Collect阶段
溢写阶段
Merge阶段

2.ReduceTask工作机制

ReduceTask分为三大阶段

Copy阶段
Sort阶段
Reduce阶段

3.ReduceTask并行度决定机制

MapTask并行度由切片个数决定，切片个数由输入文件和切片规则决定，ReduceTask与MapTask的并发数决定不同，可以直接设置

 job.setNumReduceTasks(4);

4.ReduceTask注意事项

ReduceTask=0,表示没有Reduce阶段，输出文件数与Map阶段输出个数一致
ReduceTask默认值1，所以输出文件是一个
如果数据分布不均匀，就有可能Reduce阶段产生数据倾斜
ReduceTask数量并不是任意设置，要考虑业务需求，当需要计算全局汇总结果，就只能有1个ReduceTask
具体多少个ReduceTask,需要根据集群性能而定
如果分区数不是1，但是ReduceTask为1，不会执行分区过程，在MapTask源码中，分区前提是先判断ReduceNum个数是否大于1，不大于1肯定不执行分区

5.Shuffle机制

Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称为Shuffle

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16.hadoop系列之MapReduce之MapTask与ReduceTask及Shuffle工作机制

1.MapTask工作机制以上内容我们之前文章或多或少介绍过，就已网络上比较流行的该图进行理解学习吧 MapTask分为五大阶段 Read阶段Map阶段Collect阶段溢写阶段Merge阶段 2.ReduceTask工作机制 ReduceTask分为三大阶段 Copy阶段Sort阶段Reduce阶段 3.ReduceTask并…...

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