转自:http://langyu.iteye.com/blog/992916,多谢分享,学习Hadopp性能调优的可以多关注一下 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方,Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱,可能大家更熟悉的是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Shuffle是什么,那么请看这张图: 这张是官方对Shuffle过程的描述.但我可以肯定的是,…

一.概述 理解Hadoop的Shuffle过程是一个大数据工程师必须的,笔者自己将学习笔记记录下来,以便以后方便复习查看. 二. MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序的.系统执行排序.将map输出作为输入传给reducer的过程称为Shuffle. 2.1 map端 map函数开始产生输出时,利用缓冲的方式写到内存并排序具体分一下几个步骤. 1.map数据分片:把输入数据源进行分片,根据分片来决定有多少个map,每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出,默认情况…

1.map task读取数据时默认调用TextInputFormat的成员RecoreReader,RecoreReader调用自己的read()方法,进行逐行读取,返回一个key.value; 2.返回的key.value交给自定义的map方法,输出的context.write(key,value),再交给内部的OutputCollecter会不断写入一个环形缓冲区 (就是一个数组,内存空间默认100M): 3.随着不断的写入,一般只占默认内存的80%,剩下的空间需要在溢出之前进行分区以及根据…

一.回顾Reduce阶段三大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步骤,其中在Reduce阶段总共三个步骤,如下图所示: 其中,Step2.1就是一个Shuffle操作,它针对多个map任务的输出按照不同的分区(Partition)通过网络复制到不同的reduce任务节点上,这个过程就称作为Shuffle. PS:Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程,这一段应该是Hadoop中最核心的部分,因为涉及到Had…

Shuffle过程 在MapReduce框架中,shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量.Spark作为MapReduce框架的一种实现,也实现了shuffle的逻辑. 原文链接:http://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7513656.html Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase,介…

摘要: 通过腾讯shuffle部署对shuffle过程进行详解 摘要:腾讯分布式数据仓库基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,TDW计算引擎包括两部分:MapReduce和Spark,两者内部都包含了一个重要的过程—Shuffle.本文对Shuffle过程进行解析,并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较. 腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,并且根据公司数据量大.计算复杂等…

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had…

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had…

Hadoop计算中的Shuffle过程 作者:左坚 来源:清华万博 时间:2013-07-02 15:04:44.0 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.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼…

1. shuffle: 洗牌.发牌——(核心机制:数据分区,排序,缓存): shuffle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进行排序: 2. shuffle缓存流程: shuffle是MapReduce处理流程中的一个过程,每一个处理步骤是分散在各个maptask和reducetask节点上完成的,整体来看,分为三个操作: 1)分区partition: 2)根据key进行sort排序: 3)Combiner进行局部val…