首页 > 代码库 > Hadoop on Mac with IntelliJ IDEA - 10 陆喜恒. Hadoop实战(第2版)6.4.1(Shuffle和排序)Map端 内容整理
Hadoop on Mac with IntelliJ IDEA - 10 陆喜恒. Hadoop实战(第2版)6.4.1(Shuffle和排序)Map端 内容整理
下午对着源码看陆喜恒. Hadoop实战(第2版)6.4.1 (Shuffle和排序)Map端,发现与Hadoop 1.2.1的源码有些出入。下面作个简单的记录,方便起见,引用自书本的语句都用斜体表示。
依书本,从MapTask.java开始。这个类有多个内部类:
从书的描述可知,collect()并不在MapTask类,而在MapOutputBuffer类,其函数功能是
1、定义输出内存缓冲区为环形结构
2、定义输出内存缓冲区内容到磁盘的操作
在collect函数中将缓冲区的内容写出时会调用sortAndSpill函数。好了,从这里开始就开始糊涂了,因为collect()没调用这个函数,接触Hadoop也就几天时间,啥都不懂,一下晕了。
简单表示下当前的函数调用关系:
0 ---- MapOutputBuffer::collect()
达到写出阈值后,写了缓冲区内容,形成spill文件。即,调用了startSpill()。
0 ---- MapOutputBuffer::collect()
1 -------- startSpill()
startSpill()触发了条件:spillReady.signal()。字段spillReady在spillReady在SpillThread类中用到,SpillThread为Thread的子类,其run方法有如下内容:
SpillThread::run()
// ...
spillReady.await();
// ...
MapOutputBuffer::sortAndSpill()
// ...
那么,这里第一次看到sortAndSpill方法被调用,接上了书本的描述。现在主要函数调用关系如下
线程1 | 线程2(MapOutputBuffer构造函数中启动) |
0 ---- MapOutputBuffer::collect() 1 -------- startSpill() 2 ------------ spillReady.signal() | SpillThread::run() |
sortAndSpill内部使用了快排:
...sorter = ReflectionUtils.newInstance( job.getClass( "map.sort.class", QuickSort.class, IndexedSorter.class), job);...sorter.sort();...
排序后,判断combinerRunner是否为空,为空直接写入spill,否则调用combinerRunner.combine方法,再不是combineAndSpill方法,Hadoop 1.2.1源码中没书上写的这句代码。combinerRunner在MapOutputBuffer的构造函数中定义
combinerRunner = CombinerRunner.create(job, getTaskID(), combineInputCounter, reporter, null);
sortAndSpill()另一个调用者是flush(),此函数是MapOutputBuffer成员。这段代码位于
MapTask::run()
runOldMapper()
collector = new MapOutputBuffer(umbilical, job, reporter);
...
collector.flush()
sortAndSpill()
mergeParts()
done(umbilical, reporter)
上述的调用关系才符合书第112页最后一段的描述。mergeParts()执行合并操作,这个操作的主要目的是将Map生成的众多spill文件中的数据按照划分重新组织,以便于Reduce处理。这里的划分,应该是partition之意。
待唯一的已分区且排序的Map输出文件写入最后一条记录后,Map端的shuffle阶段就结束了。从源码看,这步应该是执行done(umbilical, reporter)后才完成。
╮(╯_╰)╭ 我不是为了情怀,我就是认真。
Hadoop on Mac with IntelliJ IDEA - 10 陆喜恒. Hadoop实战(第2版)6.4.1(Shuffle和排序)Map端 内容整理