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<强>
<强>
1)读阶段MapTask通过用户编写的键/值。
2)地图阶段键/值交给用户编写键/值。
3)收集收集阶段映射()函数中,当数据处理完成后,一般会调用键/值分区(调用
4)泄漏阶段“溢写”,当环形缓冲区满后,MapReduce会将数据写到
1:利用钥匙进行排序。这样,经过排序后,数据以分区为单位聚集在一起,且同一分区内所有数据按照关键有序。
2:按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务工作目录下的临时文件/spillN输出。(N表示当前溢写次数)中。如果用户设置了
3:将分区数据的元信息写到内存索引数据结构1 mb,则将内存索引写/spillN.out到输出。指数中。
MapTask对所有临时文件进行一次MapTask会将所有临时文件合并成一个大文件,并保存到文件输出/file.out.indexMapTask以分区为单位进行合并。对于某个分区,它将采用io.sort.factor(默认100)个文件,并将产生的文件重新加入待合并列表中,对文件排序后,重复以上过程,直到最终得到一个大文件。让每个MapTask最终只生成一个数据文件,可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销信。息包括在临时文件中的偏移量,压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过1 mb,则将内存索引写到文件/spillN.out输出。指数中。
<强>
键进行排序
<强>
1)复制阶段ReduceTask从各个MapTask上远程
2)合并阶段ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合,并以
3)一阶段MapReduce语义,用户编写关键进行聚集的一组数据。为了将键相同的数据聚在一起,Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序,因此,
4)减少阶段
