MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等. MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件,这些…

地址 MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等. MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件…

MapReduce中的Shuffle和Sort分析 MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等.MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分…

概述 1.MapReduce 中,mapper 阶段处理的数据如何传递给 reducer 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,局部聚合,缓存,拉取,再合并 排序) 3.具体来说:就是将 MapTask 输出的处理结果数据,按照 Partitioner 组件制定的规则分发 给 ReduceTask,并在分发的过程中,对数据按 key 进行了分区和排序 MapReduce的Shuffle…

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火,所以在这里我尽最大的可能试着把Shuffle说清楚,让每一位想了解它原理的朋友都能有所收获.如果你对这篇文章有…

    MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件,这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据.Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出. 本文的重点是剖析MapReduce 的核心过程--Shuffle和Sort.在本文…

原文网址:http://blog.itpub.net/30316686/viewspace-2057204/ 详细的了解Shuffle过程,能更好的对hadoop集群进行优化.         MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件,这些中间文件将会作为Re…

简单介绍 可插入的 shuffle 和 sort 功能,同意在shuffle 和 sort 逻辑中用可选择的实现类替换.这个情况的样例是:用一个不是HTTP的应用协议,如RDMA来 shuffle 从Map节点中到Reducer节点的数据.或者用自己定义的同意 Hash聚合和Limit-N查询的算法来取代sort逻辑. 重要: 可插入的 shuffle  sort 功能是实验性的.不稳定.这意味着提供的API可能改变或破坏未来Hadoop版本号的兼容性. 实现一个自己定义的 Shuffle 和…

MapReduce 里面的shuffle:描述者数据从map task 输出到reduce task 输入的这段过程 Shuffle 过程: 首先,map 输出的<key,value > 会放在内存中,内存有一定的大小,超过之后,会将内存里的东西溢写(spill) 到磁盘(disk)中 .在从内存溢写到磁盘的过程中,会有两个操作:分区(parttition),排序(sort).map结束之后,磁盘中会有很多文件 . 有很多小文件,需要将文件进行文件的合并,并且排序.map 中的一些map任务可…

一.MapReduce 总体架构 整体的Shuffle过程包含以下几个部分:Map端Shuffle.Sort阶段.Reduce端Shuffle.即是说:Shuffle 过程横跨 map 和 reduce 两端,中间包含 sort 阶段,就是数据从 map task 输出到reduce task输入的这段过程. ----------------------------------------------------------------------------------------------…

http://www.aboutyun.com/thread-8927-1-1.html Mapreduce在hadoop中是一个比較难以的概念.以下须要用心看,然后自己就能总结出来了. 概括: combine和partition都是函数.中间的步骤应该仅仅有shuffle! 1.combine combine分为map端和reduce端,作用是把同一个key的键值对合并在一起,能够自己定义的. combine函数把一个map函数产生的<key,value>对(多个key,value)合并成一…

摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context),调用一次reduce方法,迭代value集合时,发现key的值也是在不断变化的,这是因为key的地址在内部会随着value的迭代而不断变化. 序:我们知道reduce方法每执行一次,里面我们会通过for循环迭代value的迭代器.如果key是bean的时候,for循环里面value值变化的同时我们的bean值也是会跟随着变化,调用reduce方…

概述     Shuffle就是对数据进行重组,由于分布式计算的特性和要求,在实现细节上更加繁琐和复杂.    在MapReduce框架,Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce:而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算.在整个shuffle过程中,往往伴随着大量的磁盘和网络I/O.所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序的性能高低.Spark也会有自己的shuffle实现过程.   spark中的shu…

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…

源文件放在github,随着理解的深入,不断更新,如有谬误之处,欢迎指正.原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知,spark实现了多种shuffle方法,通过 spark.shuffle.manager来确定.暂时总共有三种:hash shuffle.sort shuffle和tungsten-sort shuffle,从1.2.0开始默认为sort sh…

本課主題 Sorted-Based Shuffle 的诞生和介绍 Shuffle 中六大令人费解的问题 Sorted-Based Shuffle 的排序和源码鉴赏 Shuffle 在运行时的内存管理 引言 在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的.Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorte…

本课主题 Sorted-Based Shuffle 的诞生和介绍 Shuffle 中六大令人费解的问题 Sorted-Based Shuffle 的排序和源码鉴赏 Shuffle 在运行时的内存管理 引言 在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的.Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorte…

MapRduce保证reducer的输入是按照key进行排过序的,原因和归并排序有关,在reducer接收到不同的mapper输出的有序数据后,需要再次进行排序,然后是分组排序,如果mapper输出的是有序数据,将减少reducer阶段排序的时间消耗.一般将排序以及Map的输出传输到Reduce的过程称为混洗(shuffle).Shuffle是MapReduce过程的核心,了解Shuffle非常有助于理解MapReduce的工作原理.如果你不知道MapReduce里的Shuffle是什么,那么请…

一.背景 MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join.Reduce端join还有半连接,现在我们要讨论的是Map端join,Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的,效率要远远高于Reduce端join,因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle,非常消耗资源. 二.具体join 1.join的例子     比如我们有两个文件,分别存储 订单信息:products.txt,和 商品信息:orders.txt ,详细数据如下: products.t…

Mapreduce中的字符串编码 $$$ Shuffle的执行过程,需要经过多次比较排序.如果对每一个数据的比较都需要先反序列化,对性能影响极大. RawComparator的作用就不言而喻,能够直接使用序列化后的字节流进行比较,不需要反序列化就能够完成排序功能. $$$ hadoop使用的是jdk自带编码器和解码器(DataOutputStream和DataInputStream),它有一套规则把字符转化成字节.1个字符可能转化成1个,2个或者3个字节. 字节流开始处用2个字节,写了字节流的有…

原文:http://www.infotech.ac.cn/article/2012/1003-3513-28-2-60.html MapReduce原理及其主要实现平台分析 亢丽芸, 王效岳, 白如江 摘要 关键词: MapReduce; 实现平台; Hadoop; Phoenix; Disco; Mars Analysis of MapReduce Principle and Its Main Implementation Platforms Kang Liyun, Wang Xiaoyue,…

SSE 系列内置函数中的 shuffle 函数 邮箱: quarrying@qq.com 博客: http://www.cnblogs.com/quarryman/ 发布时间: 2017年04月18日 版权声明: 自由分享, 保持署名-非商业用途-非衍生, 知识共享3.0协议. 水平有限, 欢迎大家批评指正! 这份博文总结了 SSE 系列内置函数中与 shuffle 有关的宏和函数.分析验证了 _mm_shuffle_epi16 存在的可能性,并利用 _mm_shuffle_epi8 实现了该函…

show profile是由Jeremy Cole捐献给MySQL社区版本的.默认的是关闭的,但是会话级别可以开启这个功能.开启它可以让MySQL收集在执行语句的时候所使用的资源.为了统计报表,把profiling设为1 ? 1 mysql> SET profiling = 1; 之后在运行一个查询 ? 1 2 3 4 5 6 7 mysql> SELECT COUNT(DISTINCT actor.first_name) AS cnt_name, COUNT(*) AS cnt ->…

这篇文章主要介绍了MySQL中使用show profile命令分析性能的用法整理,show profiles是数据库性能优化的常用命令,需要的朋友可以参考下   show profile是由Jeremy Cole捐献给MySQL社区版本的.默认的是关闭的,但是会话级别可以开启这个功能.开启它可以让MySQL收集在执行语句的时候所使用的资源.为了统计报表,把profiling设为1 mysql> SET profiling = 1; 之后在运行一个查询 mysql> SELECT COUNT(D…

MapReduce中多表合并案例 一.案例需求 订单数据表t_order: id pid amount 1001 01 1 1002 02 2 1003 03 3 订单数据order.txt 商品信息表t_product pid pname 01 小米 02 华为 03 格力 商品数据pd.txt 小米 华为 格力 将商品信息表中数据根据商品pid合并到订单数据表中. 最终数据形式: id pname amount 1001 小米 1 1004 小米 4 1002 华为 2 1005 华为 5…

一. 为什么javaBean要继承Writable和WritableComparable接口? 1. 如果一个javaBean想要作为MapReduce的key或者value,就一定要实现序列化,因为在Map到Reduce阶段的时候,只能是传输二进制数据,不可能将字符流直接进行RPC传输, 只要一个javabean实现了序列化和反序列化,就可以做为key或者value 最简单的序列化和反序列化就是实现Writable接口 ps:javaBean在作为key的时候有点不同,除了要继承Writabl…

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+SortBy 一.order by 对全局数据的排序,仅仅只有一个reduce: Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序, 所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map, 也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但…

MapReduce之提交job源码分析 job 提交流程源码详解 //runner 类中提交job waitForCompletion() submit(); // 1 建立连接 connect(); // 1)创建提交 job 的代理 new Cluster(getConfiguration()); // (1)判断是本地 yarn 还是远程 initialize(jobTrackAddr, conf); // 2 提交 job submitter.submitJobInternal(Job.…

文章目录 1 Split阶段 2 Map阶段 2.1分区 2.2排序 3 Shuffle阶段 4 Reduce阶段 1 Split阶段      首先,接到hdf文件输入,在mapreduce中的map task开始之前,将文件按照指定的大小切割成若干个部分,每一部分称为一个split,默认是split的大小与block的大小相等,均为128MB.split大小由minSize.maxSize.blocksize决定,以wordcount代码为例,以下是main()方法 进入waitForCom…

SSE 系列内置函数中的 shuffle 函数 邮箱: quarrying@qq.com 博客: http://www.cnblogs.com/quarryman/ 发布时间: 2017年04月18日 版权声明: 自由分享, 保持署名-非商业用途-非衍生, 知识共享3.0协议. 水平有限, 欢迎大家批评指正! 这份博文总结了 SSE 系列内置函数中与 shuffle 有关的宏和函数.分析验证了 _mm_shuffle_epi16 存在的可能性,并利用 _mm_shuffle_epi8 实现了该函…