MapReduce十步执行流程 (详细介绍)

2021-04-13 14:27:41 浏览数 (1)

第一步:InputFormat

InputFormat 在HDFS文件系统中读取要进行计算的数据 输出给Split

第二步:Split

Split 将数据进行逻辑切分,切分成多个任务。 输出给RR

第三步:RR

RR 将切分后的数据转换成key value进行输出 key : 每一行行首字母的偏移量 value: 每一行数据 输出给Map

第四步:Map

接收一条一条的数据(有多少行数据Map运行多少次,输出的次数根据实际业务需求而定) 根域业务需求编写代码 Map的输出是 key value的 list 输出给Shuffle(partition)

---------------------------------------Map-------------------------------------------------------

第五步: partition

partition: 按照一定的规则对 **key value的 list进行分区 输出给Shuffle(sort)

第六步:Sort

Sort :对每个分区内的数据进行排序。 输出给Shuffle(Combiner)

第七步:Combiner

Combiner: 在Map端进行局部聚合(汇总) 目的是为了减少网络带宽的开销 输出给Shuffle(Group)

第八步: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提取出来组装成一个value 的List 输出给Shuffle(reduce)

------------------------------------Shuffle--------------------------------------------

第九步:reduce

reduce: 根据业务需求对传入的数据进行汇总计算。 输出给Shuffle(outputFormat)

第十步:outputFormat outputFormat:将最终的额结果写入HDFS

------------------------------------reduce--------------------------------------------

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