原文:MapReduce剖析笔记之八: Map输出数据的处理类MapOutputBuffer分析

在上一节我们分析了Child子进程启动,处理Map Reduce任务的主要过程,但对于一些细节没有分析,这一节主要对MapOutputBuffer这个关键类进行分析。 MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: 这个OutputCollector是一个接口,典型实现是OldOutputCollec ...

2014-09-04 00:39 2 3726 推荐指数:

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MapReduce剖析笔记之五:Map与Reduce任务分配过程

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程。中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的。任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个 ...

Sat Aug 30 12:49:00 CST 2014 1 6275
MapReduce剖析笔记之三:Job的Map/Reduce Task初始化

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行 ...

Sun Aug 17 10:59:00 CST 2014 1 2399
【hadoop代码笔记Mapreduce shuffle过程之Map输出过程

一、概要描述 shuffle是MapReduce的一个核心过程,因此没有在前面的MapReduce作业提交的过程中描述,而是单独拿出来比较详细的描述。 根据官方的流程图示如下: 本篇文章中只是想尝试从代码分析来说明在map端是如何将map输出保存下来等待reduce来取。 在执行每个 ...

Thu Feb 27 04:48:00 CST 2014 1 2561
MapReduce剖析笔记之二:Job提交的过程

上一节以WordCount分析MapReduce的基本执行流程,但并没有从框架上进行分析,这一部分工作在后续慢慢补充。这一节,先剖析一下作业提交过程。 在分析之前,我们先进行一下粗略的思考,如果要我们自己设计分布式计算,应该怎么设计呢?假定有100个任务要并发执行,每个任务分别针对一块数据 ...

Sun Aug 17 09:33:00 CST 2014 0 8394
Mapreduce怎么处理数据倾斜

数据倾斜: map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理数据量比其他节点就大很多,从而导致 ...

Thu Sep 03 22:23:00 CST 2020 0 734
为什么spark比mapreduce处理数据

落地方式不同 mapreduce任务每一次处理完成之后所产生的结果数据只能够保存在磁盘,后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果,这里就只能够进行大量的io操作获取得到,性能就比较低。 spark任务每一次处理的完成之后所产生的结果数据可以保存在内存中,后续有其他的job需要依赖于前面 ...

Sat Aug 31 00:01:00 CST 2019 0 353
SpringMVC(十):SpringMVC 处理输出模型数据Map及Model

Spring MVC提供了以下几种途径输出模型数据: 1)ModelAndView:处理方法返回值类型为ModelAndView时,方法体即可通过该对象添加模型数据; 2)Map及Model:处理方法入参为org.springframework.ui.Model ...

Fri Jan 05 21:41:00 CST 2018 0 2143
 
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