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Hadoop3:MapReduce中的Shuffle机制

一、流程图

ShuffleMap方法之后,Reduce方法之前的数据处理过程称。
在这里插入图片描述

二、图解说明

1、数据流向

map方法中context.write(outK, outV);开始,写入环形缓冲区,再进行分区排序,写到磁盘
reduce方法拉取磁盘上的数据,归并成最终的结果文件。
一般,设置几个分区(Partition),则生成几个文件。

2、缓冲区

此处的排序,采用快速排序算法,针对key的索引进行排序,按照字典顺序进行排序。
如果环形缓冲区设置的是100m,那么,实际存储数据的空间只有50m
以此,来计算环形缓冲区的IO输出次数

3、Combiner过程

缓冲区溢出的文件有两类,split.indexsplit.out,每个分区都会生成一组。
此处主要做了两件事,对每次溢出的文件,按分区进行合并,和并算法时的算法是归并算法
归并好之后,分别进行压缩处理,并写入磁盘。
而,该过程是一个优化流程,所以,是可选流程。并不是必须的。

4、Reduce处理流程

设置几个分区,就要对应设置几个reduce对应处理
这里的分组也是非必须
reduce按分区(Partition)主动去读取map的结果文件到内存中,如果内存不够,会溢出到磁盘。
这里主要是进行文件的合并,使用的是归并算法

三、整体说明

例如,有100万数据,我设计用5个mapTask去处理。那么,每个mapTask会处理20万条数据。
分区,设置为2个,那么,reduce个数就是2个。
文件数量的变化,如下图所示。
在这里插入图片描述

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