本篇内容介绍了“hadoop下怎么计算MapReduce过程中需要的缓冲区大小”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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在Map阶段，map函数会产生中间数据输出并保存在内存缓冲区中（缓冲区大小由io.sort.mb参数指定）。一旦达到占用阈值（默认是80%），缓冲区的内容就会写入本地磁盘，这也就是所谓的溢写（spill）。

缓冲区内会存储溢写记录的元数据（每条数据元数据长度为16字节）和溢写记录。

分配给元数据的空间由参数io.sort.record.percent指定，默认5%，其余分配给溢写记录使用。

要确定缓冲区所需的内存空间，需要计算溢写记录和元数据分别所占空间大小。

具体计算方法如下：

• Record length = Map output bytes / Map output records = 68022178 / 472293 = 144bytes

• Spilled Records Size =  Spilled Records * Record length = 144 * 472293 = 68022178 = 64M

• Metadata Size = Metadata length * Spilled Records = 16 * 472293 = 7556688 = 7M

io.sort.record.percent = 16 / (16 + 144) = 0.1

io.sort.mb = Metadata size + Spilled Records size = 64 + 7 = 71M

“hadoop下怎么计算MapReduce过程中需要的缓冲区大小”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！