初学耗时：0.5h

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一、ReduceTask工作机制
1.1 整个 Reduce阶段流程。
1.2 简单概述。
1.3 详细步骤。

记忆词：

ReduceTask工作机制

B05 - 999、大数据组件学习② - Hadoop

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一、ReduceTask工作机制

1.1 ~ 整个 Reduce 阶段流程。

1.2 ~ 简单概述。

Reduce 大致分为 copy、sort、reduce 三个阶段，重点在前两个阶段。
copy阶段包含一个 eventFetcher 来获取已完成的 map 列表，由 Fetcher 线程去 copy数据，在此过程中会启动两个 merge 线程，分别为 inMemoryMerger 和onDiskMerger，分别将内存中的数据 merge 到磁盘和将磁盘中的数据进行 merge。待数据 copy 完成之后，copy 阶段就完成了，开始进行 sort 阶段，sort 阶段主要是执行 finalMerge 操作，纯粹的 sort 阶段，完成之后就是 reduce 阶段，调用用户定义的 reduce 函数进行处理。

1.3 ~ 详细步骤。

1.3.1 . 第一阶段。

Copy 阶段，简单地拉取数据。Reduce 进程启动一些数据 copy 线程(Fetcher)，通过 HTTP 方式请求 maptask 获取属于自己的文件。

1.3.2 . 第二阶段。

Merge 阶段。这里的 merge 如 map 端的 merge 动作，只是数组中存放的是不同 map 端 copy 来的数值。
Copy 过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里的缓冲区大小要比 map 端的更为灵活。merge 有三种形式：内存到内存；内存到磁盘；磁盘到磁盘。默认情况下第一种形式不启用。
当内存中的数据量到达一定阈值，就启动内存到磁盘的 merge。
与 map 端类似，这也是溢写的过程，这个过程中如果你设置有 Combiner，也是会启用的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。
第二种 merge 方式一直在运行，直到没有 map 端的数据时才结束，然后启动第三种磁盘到磁盘的 merge 方式生成最终的文件。

1.3.3 . 第三阶段。

把分散的数据合并成一个大的数据后，还会再对合并后的数据排序。

1.3.4 . 第四阶段。

对排序后的键值对调用 reduce 方法，键相等的键值对调用一次 reduce 方法，每次调用会产生零个或者多个键值对，最后把这些输出的键值对写入到 HDFS文件中。

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＾至此，ReduceTask工作机制完成。

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在关系R和S自然连接时，把原本应该舍弃的元组放在结果关系中，这种操作称为________。

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外连接

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B05 - 048、ReduceTask工作机制

初学耗时：0.5h

记忆词：

ReduceTask工作机制

一、ReduceTask工作机制

1.1 ~ 整个 Reduce 阶段流程。

1.2 ~ 简单概述。

1.3 ~ 详细步骤。

1.3.1 . 第一阶段。

1.3.2 . 第二阶段。

1.3.3 . 第三阶段。

1.3.4 . 第四阶段。

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＾至此，ReduceTask工作机制完成。

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※ 世间诱惑何其多，坚定始终不动摇。

在关系R和S自然连接时，把原本应该舍弃的元组放在结果关系中，这种操作称为________。

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1.2 ~ 简单概述。

1.3 ~ 详细步骤。

1.3.1 . 第一阶段。

1.3.2 . 第二阶段。

1.3.3 . 第三阶段。

1.3.4 . 第四阶段。

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＾ 至此，ReduceTask工作机制完成。

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