大数据开发(19)-hash table详解

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在Map-side聚合中，每个Map任务（mapper）都会维护一个独立的哈希表（hash table）。

在MapReduce框架中，每个Map任务都是独立的，它们分别处理输入数据集的不同部分。每个Map任务都会创建一个哈希表，用于存储键值对（key-value pairs）并进行聚合操作。这个哈希表是在内存中维护的，它的最大大小取决于Map任务的堆内存大小。

当哈希表的大小超过一定比例时，会触发一次flush操作。这个比例通常是由系统配置的阈值决定的，可以根据需要进行调整。在flush操作中，哈希表中的数据会被写入到磁盘或其他外部存储设备中，以便释放内存空间。

需要注意的是，由于每个Map任务都有自己的哈希表，因此Map任务的堆内存大小对于整个MapReduce作业的性能和资源消耗有很大的影响。如果堆内存不足，可能会导致任务失败或数据丢失等问题。因此，在配置Map任务的堆内存时需要谨慎考虑，确保足够的内存资源来处理数据和维持哈希表的操作。