Hadoop之ReduceTask工作机制

桃扇骨 2022-01-19 20:45 259阅读 0赞

# Hadoop之ReduceTask工作机制 #

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## 目录 ##

1.  设置ReduceTask并行度（个数）
2.  注意
3.  实验：测试reducetask多少合适
4.  ReduceTask工作机制

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### 1. 设置ReduceTask并行度（个数） ###

reducetask的并行度同样影响整个job的执行并发度和执行效率，但与maptask的并发数由切片数决定不同，Reducetask数量的决定是可以直接手动设置：

//默认值是1，手动设置为4
    job.setNumReduceTasks(4);

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### 2. 注意 ###

1.  reducetask=0 ，表示没有reduce阶段，输出文件个数和map个数一致。
2.  reducetask默认值就是1，所以输出文件个数为一个。
3.  如果数据分布不均匀，就有可能在reduce阶段产生数据倾斜
4.  reducetask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有些情况下，需要计算全局汇总结果，就只能有1个reducetask。
5.  具体多少个reducetask，需要根据集群性能而定。
6.  如果分区数不是1，但是reducetask为1，是否执行分区过程。答案是：不执行分区过程。因为在maptask的源码中，执行分区的前提是先判断reduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。

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### 3. 实验：测试reducetask多少合适 ###

1.  实验环境：1个master节点，16个slave节点：CPU:8GHZ，内存: 2G
2.  实验结论：  
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### 4. ReduceTask工作机制 ###

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