Hadoop的Shuffle阶段

原文：

https://www.toutiao.com/i6764683672772674062/

在进入Map之前，首先会将数据从HDFS中读取，进行处理，按照字节偏移量这种之前说的形式处理为K,V对的形式，进入Map阶段。

其中InputFormat可以认为是一种类的继承关系，最终通过调用read方法，生成K,V对，输入到Map中，此时Map接收到的数据就是这个K,V对

然后数据被OutputCollector收集到（OutputCollector负责收集map输出的K,V对）

然后进入一个环形缓存区，默认大小为100M的环形缓冲区,通过mr.sort.mb配置，保存大量的K,V对，可以认为它是个环形链表

然后进入Spill阶段

当内存中的数据量达到一定的阀值的时候，就会将数据写入本地磁盘（溢写到本地），在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果配置了combiner，还会将有相同分区号和key的数据进行排序

把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件

然后数据进入Reduce阶段（最终图黄色是Reduce）

Hadoop的Shuffle阶段

原文：https://www.cnblogs.com/bqwzy/p/12528451.html