一.shuffle机制 1.概述 (1)MapReduce 中, map 阶段处理的数据如何传递给 reduce 阶段,是 MapReduce 框架中最关键的一个流程,这个流程就叫 Shuffle:(2)Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据分区,排序,缓存):(3) 具体来说:就是将 maptask 输出的处理结果数据,分发给 reducetask,并在分发的过程 中,对数据按 key 进行了分区和排序:    2.主要流程 3.详细流程 (1)maptask 收集我们的 map()…

MapReduce工作流程 1.准备待处理文件 2.job提交前生成一个处理规划 3.将切片信息job.split,配置信息job.xml和我们自己写的jar包交给yarn 4.yarn根据切片规划计算出MapTask的数量 (以一个MapTask为例) 5.Maptask调用inputFormat生成RecordReader,将自己处理的切片文件内容打散成K,V值 6.MapTask将打散好的K,V值交给Mapper,Mapper经过一系列的处理将KV值写出 7.写出的KV值被outputCo…

Shuffle机制 Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的.系统执行排序的过程(Map方法之后,Reduce方法之前的数据处理过程)称之为Shuffle. partition分区 Partition分区流程处于Mapper数据属于初到环形缓冲区时进行,此时会将通过Partition分区获取到的每一行key-value对应的分区值计入环形缓冲流的左. 问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区).比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区) 分区…

0. 说明 待补充...…

前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理. Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架. Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上. 一.MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别:  2.0之前只有M…

1. 概述 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发"基于hadoop的数据分析应用"的核心框架: Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上: 1.1 MapReduce的诞生背景 背景原因:(1) 海量数据在单机上处理因为硬件资源限制,无法胜任:(2) 而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度:(3) 引入mapreduce框架后,开发人员可…

MapReduce的shuffle机制 1.概述 mapreduce中,map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段,是mapreduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle: shuffle: 洗牌.发牌——(核心机制:数据分区,排序,缓存): 具体来说:就是将maptask输出的处理结果数据,分发给reducetask,并在分发的过程中,对数据按key进行了分区和排序: 2.主要流程 shuffle是MR处理流程中的一个过程,它的每一个处理步骤是分散在各个map task和r…

mapreduce的shuffle机制 概述: mapreduce中,map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段,是mapreduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle: shuffle: 洗牌.发牌——(核心机制:数据分区,排序,缓存): 具体来说:就是将maptask输出的处理结果数据,分发给reducetask,并在分发的过程中,对数据按key进行了分区和排序: 主要流程: Shuffle缓存流程: shuffle是MR处理流程中的一个过程,它的每一个处理步骤是分散在各…

1.Mapreduce的shuffle机制: Mapreduce中,map阶段处理的数据如何传递给Reduce阶段,是mapreduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle 将maptask处理后的输出结果数据,分发给reducetask,并在分发的过程中,对数据按key进行了分区和排序 MapReduce程序的执行过程分为两个阶段:Mapper阶段和Reducer阶段. 1.MapReduce的Map阶段: 1.1.从HDFS读取数据: 由FileInputFormat实现类的g…

MapReduce实例2(自定义compare.partition)& shuffle机制 实例:统计流量 有一份流量数据,结构是:时间戳.手机号.....上行流量.下行流量,需求是统计每个用户(手机号)的总上行.总下行以及总流量数值. Github地址 分析 由于希望的输出是一个 {手机号 上行流量 下行流量 总流量} 这样的结构,所以需要写个javabean把它们封装成一个类. private String phoneNum; private long upFlow; private lon…