MapTask工作机制有哪些阶段,作用分别是什么呢?
(1)Read阶段:Map Task通过用户编写的RecordReader,从输入InputSplit中解析出一个个key/value。
(2)Map阶段:该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理,并产生一系列新的key/value。
(3)Collect收集阶段:在用户编写map()函数中,当数据处理完成后,一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部,它会将生成的key/value分区(调用Partitioner),并写入一个环形内存缓冲区中。
(4)Spill阶段:即“溢写”,当环形缓冲区满后,MapReduce会将数据写到本地磁盘上,生成一个临时文件。需要注意的是,将数据写入本地磁盘之前,先要对数据进行一次本地排序,并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。
(5)Combine阶段:当所有数据处理完成后,MapTask对所有临时文件进行一次合并,以确保最终只会生成一个数据文件。
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