Chaos_001
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大数据学习日记day2

suffer

  • mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle
  • 核心机制：数据分区，排序，缓存

详细流程

  1. maptask收集map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中
  2. 从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件
  3. 多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
  4. 在溢出过程中，及合并的过程中，都要调用partitioner进行分组和针对key进行排序
  5. reducetask根据自己的分区号，去各个maptask机器上取相应的结果分区数据
  6. reducetask会取到同一个分区的来自不同maptask的结果文件，reducetask会将这些文件再进行合并归并排序
  7. 合并成大文件后，shuffle的过程也就结束了，后面进入reducetask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对group，调用用户自定义的reduce()方法）

yarn的概念和工作流程

  • Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序

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