首页 > TAG信息列表 > 溢写
图文详解MapReduce工作机制
job提交阶段 1、准备好待处理文本。 2、客户端submit()前，获取待处理数据的信息，然后根据参数配置，形成一个任务分配的规划。 3、客户端向Yarn请求创建MrAppMaster并提交切片等相关信息：job.split、wc.jar、job.xml。Yarn调用ResourceManager来创建MrAppMaster，而MrAppMaster则会根据spark的sortShuffleManager解析
标题sortShuffleManager 一、注册ShuffleHandle的策略 首先，在shuffle过程中满足以下条件，选择BypassMergeSortShuffleHandle： 1）map端没有聚合操作 2）shuffle read partitions <= spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold(阈值默认为200) 其次，满足以下条件，选择SerializedShufflespark 内核笔记
执行启动命令 jar 、wordcount sparkSubmit: yarnclient ->submitApplication-> ResourceManage bin/java 在NodeManager 启动进程，ApplicationMaster ApplicationMaster进程启动后，需要向ResourceManage注册ApplicationMasterMapReduce环形缓冲区MapOutputBuffer，kvBuffer代码原理分析
原文链接： https://blog.csdn.net/weixin_43955361/article/details/110628886 环形缓冲区相关类和属性说明 MapTask$MapOutputBuffer 默认的环形缓冲区类，可以通过job配置文件的参数mapreduce.job.map.output.collector.class进行设置。 sorter 默认的排序类，可以通过job配置文06 MR执行流程和原理
一、MR执行流程和原理图 1.1、执行流程和原理图 mapTask的并行机制 mapTask在运行的时候，开启多个map由谁来决定？ 默认情况：mapTask 的数量和读取 HDFS 中的数据块 block 的数量相等 block块：HDFS 中文件各个小数据块（默认 128m ）（物理划分） FileSplit： 在MapReduce 读取每MapReduce shuffle原理
一、Shuffle过程介绍 Shuffle的意思就是是洗牌。在MapReduce中，从Map Task任务中输出中间数据开始，到Reduce Task任务开始执行reduce()方法结束，这一中间处理过程就被称为MapReduce的Shuffle。 Shuffle过程分为两个阶段：Map端的shuffle阶段和Reduce端的Shuffle阶段。 MapHadoop【2.1】 Shuffle概述
在每个maptask的结束，我们拿到的是<K,V>的队列，在Reduce中，输入的是<K,Iterable V>。在中间有一个被称为Shuffle的工作，将Maptask的数据按Key排序。其主要的工作，大体上讲1.完整地从map task端拉取数据到reduce端。2.在跨节点拉取数据时，尽可能地减少对带宽的不必要消耗。3.减少磁盘IO对mapreduce的shufflue过程
一、Map阶段： a. 文件切片之后，每一个切片对应一个MapTask b. 在MapTask中，默认按行读取，每读取一行，就调用一次map方法 c. map方法在执行的时候会将结果（这个结果中已经包含了分区信息）写到MapTask自带的缓冲区中。注意：每一个MapTask都会自带一个缓冲区 d. 当数据放到缓第2节 mapreduce深入学习：11、maptask运行机制（多看几遍）
mapTask运行机制详解以及mapTask的并行度在mapTask当中，一个文件的切片大小使用默认值是128M，就是跟我们一个block块对应大小一样 MapTask运行的整个过程 背下来1、TextInputFormat读取数据2、调用map逻辑，默认是一个切片（就是一个block块）对应一个mapTask3、数据写入到环形缓冲区，默认Shuffle（洗牌）
Shuffle（洗牌） 图 map 1.Map Task的输出k v，一开始会进入溢写缓冲区中，对数据做处理，比如分区、排序等操作。 2.有几个Map Task，就有几个对应的溢写缓冲区(分区) 3.溢写缓冲区默认是100MB，溢写阈值：0.8。（都可通过配置文件调节）mapreduceShuffle过程解析
mapreduceShuffle过程解析 Shuffle过程是Mapreduce的核心，要想理解Mapreduce，Shuffle过程是必须了解的。 Shuffle的本义是洗牌，混乱，把一组有规则的数据转换成一组无规则的数据，Mapreduce中的shuffle更像是洗牌的逆过程，把map端处理完的数据规约到reduce端，更像是一个整合的过程，把相