讲述一下mapreduce的流程(shuffle的sort,partitions,group)
首先是 Mapreduce经过SplitInput 输入分片 决定map的个数在用Record记录 key value。然后分为以下三个流程:

Map:

输入  key(long类型偏移量)  value(Text一行字符串)

输出  key value

Shuffle:

   合并(merge)map输出时先输出到环形内存,当内存使用率达到60%时开始溢出写入到文件,溢出文件都是小文件,所以就要合并他们,在这个构成中就会排序,根据key值比较排序

   排序(sort)如果你自定义了key的数据类型要求你的类一定是WriteableCompartor的子类,不想继承WriteableCompartor,至少实现Writeable,这时你就必须在job上设置排序比较器job.setSortCmpartorClass(MyCompartor.class);而MyCompartor.class必须继承RawCompartor的类或子类

   分区(partition)会根据map输出的结果分成几个文件为reduce准备,有几个reducetask就分成几个文件,在job上设置分区器job.setPartitionerClass(MyPartition.class)Myrtition.class要继承Partitioner这个类

   分组(group)分区时会调用分组器,把同一分区中的相同key的数据对应的value制作成一个iterable,并且会在sort。在job上设置分组器。Job.setGroupCompartorClass(MyGroup.class)MyGroup.class必须继承RawCompartor的类跟子类

上面的结果储存到本地文件中,而不是hdfs上

上面只要有完成结果,reduce就开始复制上面的结果,通过http方式

Reduce

  输入key时map输出时的key value是分组器分的iterable

  输出 key value

  输出结果保存在hdfs上而不是本地文件中

  MapReduce的执行步骤:

1、Map任务处理

1.1 读取HDFS中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数。                <0,hello you>   <10,hello me>                    

1.2 覆盖map(),接收1.1产生的<k,v>,进行处理,转换为新的<k,v>输出。          <hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1>

1.3 对1.2输出的<k,v>进行分区。默认分为一个区。详见《Partitioner》

1.4 对不同分区中的数据进行排序(按照k)、分组。分组指的是相同key的value放到一个集合中。 排序后:<hello,1> <hello,1> <me,1> <you,1>  分组后:<hello,{1,1}><me,{1}><you,{1}>

1.5 (可选)对分组后的数据进行归约。详见《Combiner》

2、Reduce任务处理

2.1 多个map任务的输出,按照不同的分区,通过网络copy到不同的reduce节点上。(shuffle)详见《shuffle过程分析》

2.2 对多个map的输出进行合并、排序。覆盖reduce函数,接收的是分组后的数据,实现自己的业务逻辑, <hello,2> <me,1> <you,1>

    处理后,产生新的<k,v>输出。

2.3 对reduce输出的<k,v>写到HDFS中。
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