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()…

(总感觉上一篇的实现有问题)http://www.cnblogs.com/i80386/p/3444726.html combiner是把同一个机器上的多个map的结果先聚合一次现重新实现一个: 思路:第一个mapreduce仅仅做 <word_docid,count>的统计,即某个单词在某一篇文章里出现的次数.(原理跟wordcount一样,只是word变成了word_docid)第二个mapreduce将word_docid在map阶段拆开,重新组合为<word,docid_coun…

Shuffle是map和reduce中间的数据调度过程,包括:缓存.分区.排序等. Shuffle数据调度过程: map task处理hdfs文件,调用map()方法,map task的collect thread将map()方法结果放入环形缓冲区(默认大小100M) 当环形缓冲区达到阈值(80%),将会触发溢出操作,split thread线程会调用HashPartitioner或者自定义的分区规则,对缓冲区内容进行分区,区内文件内容有序. 当环形缓冲区再次达到阈值,会再次触发溢出操作,重复步…

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…

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…

15/07/01 20:14:41 FATAL containermanager.AuxServices: Failed to initialize mapreduce.shuffle java.lang.IllegalArgumentException: The ServiceName: mapreduce.shuffle set in yarn.nodemanager.aux-services is invalid.The valid service name should only con…

hadoop1.x和hadoop2.x的区别: Hadoop1.x版本: 内核主要由Hdfs和Mapreduce两个系统组成,其中Mapreduce是一个离线分布式计算框架,由一个JobTracker和多个TaskTracker组成. JobTracker的主要作用:JobTracker是框架的中心,接收任务,计算资源,分配资源,分配任务,与DataNode进行交流等功能.决策程序失败时 重启等操作.又当爹又当妈. TaskTracker同时监视当前机器上的task运行状况.TaskTracke…

引言: 虽然MapReduce计算框架简化了分布式程序设计,将所有的并行程序均需要关注的设计细节抽象成公共模块并交由系统实现,用户只需关注自己的应用程序的逻辑实现,提高了开发效率,但是开发如果对Mapreduce计算框架如何实现这样的魔术没有一个基本的了解,那么在面临多任务.大数据而出现大量数据倾斜,计算速度慢等问题时,将无法给出解决方案.也无法在设计MapReduce程序时根据框架的特性优化逻辑算法,所以了解MapReduce工作流程和Shuffle原理是学习MapReduce程序设计的必修课…

https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark,mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实现性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程. MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随…