Spark shuffle中 reduce task是怎么拉取数据的？

reduce task 拉取数据

1.map task 执行完毕后会将计算状态以及磁盘小文件位置等信息分装到mapStatue对象中，然后由本进程中的MapOutPutTrackerWorker对象将mapStatus对象发送给Driver进程的MapOutPutTrackerMaster对象

2.在reduce task开始执行之前会先让本进程中的MapOutputTrackerWorker向Driver进程中的MapoutPutTrakcerMaster发动请求，请求磁盘小文件位置信息。

3.当所有的Map task执行完毕后，Driver进程中的MapOutPutTrackerMaster就掌握了所有的磁盘小文件的位置信息。此时MapOutPutTrackerMaster会告诉MapOutPutTrackerWorker磁盘小文件的位置信息.

4.完成之前的操作之后，就由ConnectionManager来链接node1和node2之间的信息。由BlockTransforService去Executor0所在的节点拉数据，默认会启动五个子线程。每次拉取的数据量不能超过48M（reduce task每次最多拉取48M数据，将拉来的数据存储到Executor内存的20%内存中）.

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注意
1.拉取数据的过程也是一个Master-Slave架构
Master：Driver进程中BlockManagerMaster：管理全局磁盘小文件个数
Driver：Executor进程中Block'Manager'Slave：管理局部磁盘小文件个数
2.BlockManager中几个常用的类
DiskStore：负责磁盘上数据的读写
MemStore：负责内存上数据的读写
ConntectManager：负责建立连接
BlockTransfoeService：负责数据的传输