MapReduce 中排序发生在哪几个阶段?这些排序可以避免吗?
1、map最后阶段进行partition分区,一般使用job.setPartitionerClass设置的类,如果没有自定义Key的hashCode()方法进行分区。在map阶段写出到环形缓冲区,在环形缓冲区溢写时会进行一次排序,每个分区内部调用job.setSortComparatorClass设置的key的比较函数类进行排序,如果没有则使用Key的实现的compareTo方法。
2、在归并每一个maptask的环形缓冲区的所有溢写文件的时候也会再次进行排序
3、当reduce接收到所有map传输过来的数据之后,对每一个分区的数据进行merge并排序,调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类对所有数据对排序,如果没有则使用Key的实现的compareTo方法。
4、紧接着使用job.setGroupingComparatorClass设置的分组函数类,进行分组,同一个Key的value放在一个迭代器里面。如果未指定GroupingComparatorClass则则使用Key的实现的compareTo方法来对其分组。 Hadoop1.0中不可避免 hadoop2.0中可以关闭,将reducetask设置为0
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。