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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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