1 hadoop shuffle的地位 hadoop  shuffle是map reduce算法的核心,是它连接了多个map和多个reduce,它将map的输出交给reduce作为输入. 2 hadoop shuffle工作在哪里 shuffle工作在map端 3 hadoop shuffle做了什么 它首先对所有的map的输出进行分区,对分区进行编号,来自不同map的具有相同编号的分区交给同一个reduce来处理. 它必须保证一点,来自所有map的相同的key的记录必须要被划分到同一个分区.原…

Mapreduce为了确保每个reducer的输入都按键排序.系统执行排序的过程-----将map的输出作为输入传给reducer 称为shuffle.学习shuffle是如何工作的有助于我们理解mapreduce工作机制.shuffle属于hadoop不断被优化和改进的代码库的一部分.从许多方面看,shuffle是mapreduce的“心脏”,是奇迹出现的地方. 下面这张图介绍了mapreduce里shuffle的工作原理: <ignore_js_op> 从图可以看出shuffle发生在ma…

在执行Reduce Shuffle的过程中,偶尔会遇到Shuffle Error,但是重启任务之后,Shuffle Error会消失,当然这只是在某些特定情况下才会报出来的错误.虽然在每次执行很短的时间报出这个错误,但是如果单个Reducer的错误数量超出maxAttempt,就会导致整个任务失败. Error: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle$ShuffleError: error in shuffle in fetcher#50…

原文地址:http://langyu.iteye.com/blog/992916 另一篇博文:http://www.cnblogs.com/gwgyk/p/3997849.html Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的. Shuffle是洗牌的意思,Java API里的Collections.shuffle(List)方法,它会随机地打乱参数list里的元素顺序.如果你不知道MapReduce里Shuff…

好文章的网址: hadoop shuffle机制中针对中间数据的排序过程详解(源代码级) Hadoop mapreduce原理学习 与 Hadoop 对比,如何看待 Spark 技术? 深入理解Hadoop集群和网络 Hadoop实战-中高级部分 之 Hadoop MapReduce工作原理  :http://si[]shu[]ok.com/forum/blogPost/list/5965.html Hadoop中两表JOIN的处理方法 [博文推荐]Hadoop中MapReduce多种join实…

大数据时代,TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理,分布式处理系统应运而生. 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”: 大数据生态圈及其技术栈: 关于大数据的四大特征(4V) 海量的数据规模(Volume):Quantifiable(可量化) 高速的数据流转和动态的数据体系(Velocity):Measurable(可衡量) 多样的数据类型(Variety):Comparable(可对比) 巨大的数据价值(Value):Evaluable(可评估) 关于大数据应用场景: 数据挖掘 智能推…

开卷有益——作者的话 有时候真的感叹人生岁月匆匆,特别是当一个IT人沉浸于某个技术领域十来年后,蓦然回首,总有说不出的万千感慨. 笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现…

Operations upon Impala Create table stored as parquet like parquet '/user/etl/datafile1' stored as parquet Loading data shuffle / no shuffle to choose 使用insert ... select 而不是 insert ... values, 因为后者产生a separate tiny data file. impala decodes the colu…

Greenplum数据库架构 Greenplum数据库基本由PostgreSQL核心增强数据库实例组合并衔接成的数据库管理系统,即Greenplum数据在PostgreSQL基础上扩展开发,每个Greenplum数据库由1个master实例和2个或2个以上segment实例组成,客户端使用PostgreSQL规范与Master交互.以上的插图,展示Greenplum数据库实例由1个master和8 segement实例组成 Master Host或Master实例就是GreenPlum数据服务端…

笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现在拥有一百多个企业级用户的过程.也见证了Greenplum从早期的2.1版本到当前的4.37版本,许多NB功能的不断增强.系统稳定…