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ReduceTask的工作机制【传智大数据文章】

更新时间:2021年01月26日17时16分 来源:传智教育 浏览次数:

Reduce大致分为copy、sort、reduce三个阶段,重点在前两个阶段。

copy阶段包含一个eventFetcher来获取已完成的map列表,由Fetcher线程去copy数据,在此过程中会启动两个merge线程,分别为 inMemoryMerger和onDiskMerger,分别将内存中的数据merge到磁盘和将磁盘中的数据进行merge。待数据copy完成之后,copy阶段就完成了,开始进行sort阶段。

sort阶段主要是执行finalMerge操作,纯粹的 sort阶段,完成之后就是reduce阶段,调用用户定义的reduce函数进行处理。

ReduceTask的工作机制

具体步骤如下:

  • Copy阶段,简单地拉取数据。Reduce进程启动一些数据copy线程(Fetcher),通过HTTP方式请求maptask 获取属于自己的文件。、

  • Merge阶段。这里的merge如map端的merge动作,只是数组中存放的是不同map端copy来的数值。Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中,这里的缓冲区大小要比map端的更为灵活。merge有三种形式:内存到内存;内存到磁盘;磁盘到磁盘。默认情况下第一种形式不启用。当内存中的数据量到达一定阈值,就启动内存到磁盘的merge。与map 端类似,这也是溢写的过程,这个过程中如果你设置有Combiner,也是会启用的,然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。第二种merge方式一直在运行,直到没有map端的数据时才结束,然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的文件。

  • 把分散的数据合并成一个大的数据后,还会再对合并后的数据排序。

  • 对排序后的键值对调用reduce方法,键相等的键值对调用一次reduce方法,每次调用会产生零个或者多个键值对, 后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。


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