…

图4.5细节化的Hadoop MapReduce数据流 图4.5展示了流线水中的更多机制.虽然只有2个节点,但相同的流水线可以复制到跨越大量节点的系统上.下去的几个段落会详细讲述MapReduce程序的各个阶段. 1.输入文件: 文件是MapReduce任务的数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件,也可以使用二进制格式,多行输入记录或其它一些格式.这些文件会很大—数十G或更大. 2. 输入格式:     InputFo…

在上一篇文章中我们讲解了一个基本的MapReduce作业由那些基本组件组成,从高层来看,所有的组件在一起工作时如下图所示: 图4.4高层MapReduce工作流水线 MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件,这些文件分布存储在集群内的节点上.运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行mapping任务,每一个mapping任务都是平等的:mappers没有特定“标识物”与其关联.因此,任意的mapper都可以处理任意的输入文件.每一个mapper会加载一些存储在运…

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.…

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…

目前it基本都是一个套路,获得数据然后进行逻辑处理,存储数据. 基本上弄清楚整个的数据流向就等于把握了命脉. 现在说说mapreduce的数据流 1.首先数据会按照TextInputFormat按照特定的文本输入格式被处理成两个InputSplit,当然一般是这样,每增加一个块分区(Block,简单的说是几个文件我是这么理解的)就会加一个InputSplit. 2.然后将InputSplit分割的内容输入到相应的Map中(map会读取inputSplit指定位置的数据),有几个InputSpli…

/** * author : 冶秀刚 * mail     : dennyy99@gmail.com */ 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…

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…

输入块(InputSplit):一个输入块描述了构成MapReduce程序中单个map任务的一个单元.把一个MapReduce程序应用到一个数据集上,即是指一个作业,会由几个(也可能几百个)任务组成.Map任务可能会读取整个文件,但一般是读取文件的一部分.默认情况下,FileInputFormat及其子类会以64MB(与HDFS的Block默认大小相同,译注:Hadoop建议Split大小与此相同)为基数来拆分文件.你可以在hadoop-site.xml(译注:0.20.*以后是在mapred-…

首先,map的输入数据默认一个一个的键值对,键就是每一行首字母的偏移量,值就是每一行的值了. 然后每一个输入的键值对都会用我们定义的map函数去处理,这里用wordcount来举例的话就是,每一个键值对的值都按对应的分隔符分隔成每一个单词作为输出的键,值都为1. 接着,进入mapshuffle阶段,map函数处理后的数据会被放到一个环形缓冲区中,当放置的环形缓冲区的容量(默认100MB,可自定义)达到阈值(默认80%,可自定义)时就会进入溢写, 在真正溢写到本地磁盘前,会对要溢写的数据进行分区(…

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…

关于shuffle的过程图. 一:概述shuffle Shuffle是mapreduce的核心,链接map与reduce的中间过程. Mapp负责过滤分发,而reduce则是归并整理,从mapp输出到reduce的输入的这个过程称为shuffle过程. 二:map端的shuffle 1.map结果的输出 map的处理结果首先存放在一个环形的缓冲区. 这个缓冲区的内存是100M,是map存放结果的地方.如果数据量较大,超过了一定的量(默认80M),将会发生溢写过程. 在mapred-site.xm…

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…

简单介绍 Encrypted Shuffle capability (加密洗牌功能? )同意用HTTPS 和 可选的client验证 (也称作双向的 HTTPS, 或有client证书的 HTTPS) 去加密 MapReduce shuffle.它包含: 在HTTP 和 HTTPS 之间绑定 shuffle 的一个 Hadoop 配置 用来指定 keystore 和 truststore 属性的Hadoop配置(位置,类型,password) 用于 shuffle 服务和reducer任务去取…

原文链接:https://langyu.iteye.com/blog/992916 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…

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是必需要了解的.我看过非常多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,非常难理清大致的逻辑,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的执行机制,这才对Shuffle探了个到底. 考虑到之前我在看相关资料而看不懂时非常恼火.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.假设你对这…

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…

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…

http://blog.csdn.net/yclzh0522/article/details/6859778 Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分: 客户端Client:用于提交Map-reduce任务job JobTracker:协调整个job的运行,其为一个Java进程,其main class为JobTracker TaskTracker:运行此job的task,处理input split,其为一个Java进程,其main class为TaskTracker HDFS:hado…

…

…

…

…

…

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,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce…

在Mapreduce中,Shuffle过程是Mapreduce的核心,它分布在Mapreduce的map阶段和reduce阶段,共可分为6个详细的阶段: 1).Collect阶段:将MapTask的结果输出到默认大小为100M的MapOutputBuffer内部环形内存缓冲区,保存的是key/value,Partition分区 2).Spill阶段:当内存中的数据量达到一定的阀值的时候,就会将数据写入本地磁盘,在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作,先是对partition分区号进行排…

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…

本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程,Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程,它的中文解释是 “洗牌”,顾名思义该过程涉及数据的重新分配,主要分为两部分:1. map 任务输出的数据分组.排序,写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序.由于该过程涉及排序.磁盘IO.以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作,因此该过程向来是“兵家必争”之地,即大家会重点优化的一个地方,因此也是大数据面试中经常会被重点考察的地方.本文力求通俗.…

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…