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…

下午对着源码看陆喜恒. Hadoop实战(第2版)6.4.1  (Shuffle和排序)Map端,发现与Hadoop 1.2.1的源码有些出入.下面作个简单的记录,方便起见,引用自书本的语句都用斜体表示. 依书本,从MapTask.java开始.这个类有多个内部类: 从书的描述可知,collect()并不在MapTask类,而在MapOutputBuffer类,其函数功能是 1.定义输出内存缓冲区为环形结构2.定义输出内存缓冲区内容到磁盘的操作 在collect函数中将缓冲区的内容写出时会调用s…

mapreduce任务中Shuffle和排序的过程 流程分析: Map端: 1．每个输入分片会让一个map任务来处理,默认情况下,以HDFS的一个块的大小(默认为64M)为一个分片,当然我们也可以设置块的大小.map输出 的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中(该缓冲区的大小默认为100M,由io.sort.mb属性控制),当该缓冲区快要溢出时(默认为缓冲区大小的 80%,由io.sort.spill.percent属性控制),会在本地文件系统中创建一个溢出文件,将该缓冲区中的数据写入这个文件.…

我想得到按流量来排序,而且还是倒序,怎么达到实现呢? 达到下面这种效果, 默认是根据key来排, 我想根据value里的某个排, 解决思路:将value里的某个,放到key里去,然后来排 下面,开始weekend110的hadoop的自定义排序实现 将FlowSortMapper.FlowSortReduce.FlowSortRunner.FlowSortBean,全放到一个SortMR里. V2我们不要,怎么写代码? 那么,我们想要实现由 达到下面这种效果, 也要修改FlowBean代码 多领…

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…

Hadoop之WritableComprale 排序 Hadoop只对key进行排序 排序是 MapReduce 框架中最重要的操作之一.Map Task 和 Reduce Task 均会对数据(按照 key)进行排序. 该操作属于 Hadoop 的默认行为.任何应用程序中的数据均会被排序,而不管逻辑上是否需要. 默认排序是按照字典顺序排序,且实现该排序的方法是快速排序.对于 Map Task,它会将处理的结果暂时放到一个缓冲区 中,当缓冲区使用率达到一定阈值后,再对缓冲区中的数据进行一次排序,…

本节所用到的数据下载地址为:http://pan.baidu.com/s/1bnfELmZ MapReduce的排序分组任务与要求 我们知道排序分组是MapReduce中Mapper端的第四步,其中分组排序都是基于Key的,我们可以通过下面这几个例子来体现出来.其中的数据和任务如下图1.1,1.2所示. #首先按照第一列升序排列,当第一列相同时,第二列升序排列 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 ------------------- #结果 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2…

MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序.系统执行排序的过程——将map输出作为输入传给reducer——称为shuffle.shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分,从许多方面来看,shuffle是MapReduce的“心脏”,是奇迹发生的地方.事实上,shuffle这个说法并不准确.因为在某些语境中,它只代表reduce任务获取map输出的这部分过程.在这里,我们将其理解为从map产生输出到reduce的消化输入的整个过程. map端: map函数开始产生输出时,并…

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…

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…