如何获取map和reduce进度

其实，将map处理的结果，传输到reduce上的过程，在MapReduce中，可以看做shuffle的过程。

在map端，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task来拉数据。

a 在map task执行时，它的输入数据来源于HDFS的block，当然在MapReduce概念中，map task只读取split。Split与block的对应关系可能是多对一，默认是一对一。

b 在经过mapper的运行后，我们得知mapper的输出是这样一个key/value对。到底当前的key应该交由哪个reduce去做呢，是需要现在决定的。 MapReduce提供Partitioner接口，它的作用就是根据key或value及reduce的数量来决定当前的这对输出数据最终应该交由哪个reduce task处理。默认对key hash后再以reduce task数量取模。默认的取模方式只是为了平均reduce的处理能力，如果用户自己对Partitioner有需求，可以订制并设置到job上。接下来，需要将数据写入内存缓冲区中，缓冲区的作用是批量收集map结果，减少磁盘IO的影响。我们的key/value对以及Partition的结果都会被写入缓冲区。当然写入之前，key与value值都会被序列化成字节数组。

c 这个内存缓冲区是有大小限制的，默认是100MB。当map task的输出结果很多时，就可能会撑爆内存，所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。这个从内存往磁盘写数据的过程被称为Spill，中文可译为溢写，字面意思很直观。这个溢写是由单独线程来完成，不影响往缓冲区写map结果的线程。溢写线程启动时不应该阻止map的结果输出，所以整个缓冲区有个溢写的比例spillpercent。这个比例默认是08，也就是当缓冲区的数据已经达到阈值（buffer size spill percent = 100MB 08 = 80MB），溢写线程启动，锁定这80MB的内存，执行溢写过程。Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写，互不影响。

当溢写线程启动后，需要对这80MB空间内的key做排序(Sort)。排序是MapReduce模型默认的行为，这里的排序也是对序列化的字节做的排序。 存缓冲区没有对将发送到相同reduce端的数据做合并，那么这种合并应该是体现是磁盘文件中的。从官方图上也可以看到写到磁盘中的溢写文件是对不同的reduce端的数值做过合并。所以溢写过程一个很重要的细节在于，如果有很多个key/value对需要发送到某个reduce端去，那么需要将这些key/value值拼接到一块，减少与partition相关的索引记录。

1首先，安装阿里的包

初始化一下配置，传的参数data从后台获取

2使用element-ui的Upload作为上传组件，>

查询当前信息

MCI_STATUS_PARMS StatusParms;

StatusParmsdwItem = MCI_SEQ_STATUS_DIVTYPE;

mciSendCommand (m_wDeviceID, MCI_STATUS,

MCI_WAIT | MCI_STATUS_ITEM,

(DWORD)(LPVOID) &StatusParms)；

返回信息存放于StatusParmsdwReturn中。

MCI_STATUS标志

MCI_STATUS_LENGTH 获得文件长度

MCI_STATUS_MODE 获得文件播放的当前状态

MCI_STATUS_POSITION 获得文件播放的当前位置

MCI_STATUS_TIME_FORMAT 获得当前的时间格式

MCI_SEQ_STATUS_DIVTYPE 判断文件是PPQN类型还是SMPTE类型

MCI_SEQ_STATUS_TEMPO 获得当前播放速度，PQRN类型，

此值为节拍/分，SMPTE类型，此值为祯/秒

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