MapReduce 知识点

最新推荐文章于 2022-04-18 16:26:39 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liu_changshen/article/details/103091390

MapReduce是一种分布式计算框架，采用分而治之的思想处理大数据。Map阶段负责数据的逻辑切分和自定义处理，Reduce阶段进行数据合并汇总。偏移量表示行首字符到文档起始位置的距离。Suffer过程包括分区、排序、局部聚合和分组。Combiner在Map端进行局部聚合，减少网络传输。设置ReduceTask数量通过job.setNumReduceTasks()。优化点包括调整环形缓冲区大小、阈值和使用压缩。集群优化主要目标是减少网络带宽和磁盘IO的使用。

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MapReduce核心思想

分而治之,先分后和,就是将一个大文件拆分成多个小文件,并行处理,最终进行合并
map负责分 reduce负责合

偏移量

行首字符到文档最前端的字符数量

Suffer包含哪些步骤

partition 分区
Sort 排序
combiner 局部聚合
Group 分组

MR从读取数据到写入hdfs经过哪些步骤

第1步：InputFormat
InputFormat 到hdfs上读取数据
将数据传给Split
第2步：Split
Split将数据进行逻辑切分，
将数据传给RR
第3步：RR
RR:将传入的数据转换成一行一行的数据，输出行首字母偏移量和偏移量对应的数据
将数据传给MAP
第4步：MAP
MAP:根据业务需求实现自定义代码
将数据传给Shuffer的partition
第5步：partition
partition:按照一定的分区规则，将key value的list进行分区。
将数据传给Shuffer的Sort
第6步：Sort
Sort:对分区内的数据进行排序
将数据传给Shuffer的combiner
第7步：combiner
combiner:对数据进行局部聚合。
将数据传给Shuffer的Group
第8步：Group
Group:将相同key的key提取出来作为唯一的key,
将相同key对应的value获取出来作为value的list
将数据传给Reduce
第9步：Reduce
Reduce：根据业务需求进行最终的合并汇总。
将数据传给outputFormat
第10步：outputFormat
outputFormat:将数据写入HDFS

如何设置ReduceTask的数量

调用job的setNumReduceTasks()方法传入参数进行设置

Combiner的作用

Map结束后，在Map端进行局部聚和。作用：较少网络传入次数，降低了网络开销。

Combiner运行在MapReduce的哪一端?

Map端

Maptask的数量是可以人为设置的吗?

不可以

Shuffer阶段的Partition分区的算法是什么?

对map输出的key 进行哈希，获取到一个哈希值，用这个哈希值与reducetask的数量取余。余几，这个数据就放在余数编号的分区(partition)中。

Split逻辑切分数据,切分大小是多大?

128M

内存角度介绍Map的输出到Reduce的输入的过程

Map的输出先写入环形缓冲区（默认大小100M-可以人为调整）（可以再输出的同时写入数据），当缓冲区内的数据
达到阈值（默认0.8-可以人为调整）时，对数据进行flash。flash 出去的数据的数量达到一定量（默认4个）时，进行数据的合并。
Reduce 主动发出拷贝进程（默认5个copy进程）到Map端获取数据。
获取到数据后，将数据写入内存，当数据达到阈值，将数据flash出去。
当flash出去文件达到一定的量时，进行数据的合并。最终将数据发送给reduce