原文:MapReduce剖析筆記之八: Map輸出數據的處理類MapOutputBuffer分析

在上一節我們分析了Child子進程啟動,處理Map Reduce任務的主要過程,但對於一些細節沒有分析,這一節主要對MapOutputBuffer這個關鍵類進行分析。 MapOutputBuffer顧名思義就是Map輸出結果的一個Buffer,用戶在編寫map方法的時候有一個參數OutputCollector: 這個OutputCollector是一個接口,典型實現是OldOutputCollec ...

2014-09-04 00:39 2 3726 推薦指數:

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MapReduce剖析筆記之五:Map與Reduce任務分配過程

在上一節分析了TaskTracker和JobTracker之間通過周期的心跳消息獲取任務分配結果的過程。中間留了一個問題,就是任務到底是怎么分配的。任務的分配自然是由JobTracker做出來的,具體來說,存在一個抽象:TaskScheduler,主要負責分配任務,繼承該類的有幾個 ...

Sat Aug 30 12:49:00 CST 2014 1 6275
MapReduce剖析筆記之三:Job的Map/Reduce Task初始化

上一節分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC機制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目錄,夠早了JobInProgress對象,丟入隊列,另一個線程從隊列中取出JobInProgress對象,並丟入線程池中執行,執行 ...

Sun Aug 17 10:59:00 CST 2014 1 2399
【hadoop代碼筆記Mapreduce shuffle過程之Map輸出過程

一、概要描述 shuffle是MapReduce的一個核心過程,因此沒有在前面的MapReduce作業提交的過程中描述,而是單獨拿出來比較詳細的描述。 根據官方的流程圖示如下: 本篇文章中只是想嘗試從代碼分析來說明在map端是如何將map輸出保存下來等待reduce來取。 在執行每個 ...

Thu Feb 27 04:48:00 CST 2014 1 2561
MapReduce剖析筆記之二:Job提交的過程

上一節以WordCount分析MapReduce的基本執行流程,但並沒有從框架上進行分析,這一部分工作在后續慢慢補充。這一節,先剖析一下作業提交過程。 在分析之前,我們先進行一下粗略的思考,如果要我們自己設計分布式計算,應該怎么設計呢?假定有100個任務要並發執行,每個任務分別針對一塊數據 ...

Sun Aug 17 09:33:00 CST 2014 0 8394
Mapreduce怎么處理數據傾斜

數據傾斜: map /reduce程序執行時,reduce節點大部分執行完畢,但是有一個或者幾個reduce節點運行很慢,導致整個程序的處理時間很長,這是因為某一個key的條數比其他key多很多(有時是百倍或者千倍之多),這條key所在的reduce節點所處理數據量比其他節點就大很多,從而導致 ...

Thu Sep 03 22:23:00 CST 2020 0 734
為什么spark比mapreduce處理數據

落地方式不同 mapreduce任務每一次處理完成之后所產生的結果數據只能夠保存在磁盤,后續有其他的job需要依賴於前面job的輸出結果,這里就只能夠進行大量的io操作獲取得到,性能就比較低。 spark任務每一次處理的完成之后所產生的結果數據可以保存在內存中,后續有其他的job需要依賴於前面 ...

Sat Aug 31 00:01:00 CST 2019 0 353
SpringMVC(十):SpringMVC 處理輸出模型數據Map及Model

Spring MVC提供了以下幾種途徑輸出模型數據: 1)ModelAndView:處理方法返回值類型為ModelAndView時,方法體即可通過該對象添加模型數據; 2)Map及Model:處理方法入參為org.springframework.ui.Model ...

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