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.…

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…

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:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par…

本篇博客是金子在学习hadoop过程中的笔记的整理,不论看别人写的怎么好,还是自己边学边做笔记最好了. 1:shuffle阶段的排序(部分排序) shuffle阶段的排序可以理解成两部分,一个是对spill进行分区时,由于一个 分区包含多个key值,所以要对分区内的<key,value>按照key进行排序,即key值相同的一 串<key,value>存放在一起,这样一个partition内按照key值整体有序了. 第二部分并不是排序,而是进行merge,merge有两次,一次是ma…

---恢复内容开始--- shuffle和排序 过程图如下: MapReduce确保每个reduce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reduce——成为shuffle,理解shuffle的工作原理,有助于MapReduce程序的优化,因为shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分,shuffle是MapReduce的心脏,是奇迹发生的地方 map端 map函数开始产生输出时,并不是简单的将它写到磁盘,这个过程非常复杂,它是利用缓冲的方式写到内存,并处于效率…

本博文的主要内容: 1.Hash Shuffle彻底解密 2.Shuffle Pluggable解密 3.Sorted Shuffle解密 4.Shuffle性能优化 一:到底什么是Shuffle? Shuffle中文翻译为"洗牌",需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. 二:Shuffle可能面临的问题? 运行Task的时候才会产生Shuffle(Shuffle已经融化在Spark的算子中了). 1. 数据量非常大:[几千甚至上万…

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…

1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Partition的概念以及使用.(1)Partition的原理和作用        得到map给的记录后,…

Spark Shuffle原理解析 一:到底什么是Shuffle? Shuffle中文翻译为“洗牌”,需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. 二:Shuffle可能面临的问题?运行Task的时候才会产生Shuffle(Shuffle已经融化在Spark的算子中了). 1, 数据量非常大: 2, 数据如何分类,即如何Partition,Hash.Sort.钨丝计算: 3, 负载均衡(数据倾斜): 4, 网络传输效率,需要在压缩和解压缩之间做出权…

为什么讲解Sorted-Based shuffle?2方面的原因:一,可能有些朋友看到Sorted-Based Shuffle的时候,会有一个误解,认为Spark基于Sorted-Based Shuffle 它产出的结果是有序的.二,Sorted-Based Shuffle要排序,涉及到一个排序算法. Sorted-Based Shuffle 的核心是借助于 ExternalSorter 把每个 ShuffleMapTask 的输出,排序到一个文件中 (FileSegmentGroup),为了区…

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…

一:为什么需要Sort-Based Shuffle? 1,  Shuffle一般包含两个阶段任务: 第一部分:产生Shuffle数据的阶段(Map阶段,额外补充,需要实现ShuffleManager中的getWriter来写数据(数据可以通过BlockManager写到Memory,Disk,Tachyon等,例如想非常快的Shuffle,此时可以考虑把数据写在内存中,但是内存不稳定,所以可以考虑增加副本.建议采用MEMONY_AND_DISK方式): 第二部分:使用Shuffle数据的阶段(R…

什么是Shuffle: Shuffle中文翻译为“洗牌”,需要Shuffle的关键原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. Shuffle面临的问题: 1. 数据量非常大: 2 数据如何分类,及如何Partition,Hash.Sort.钨丝计划 3. 负载均衡(数据倾斜) 4. 网络传输效率,需要在压缩和解压缩做出权衡,序列化和反序列化也是需要考虑的问题. Hash Shuffle: 1. Key不能是Array 2. Hash Shuffle不需要排序,从理论上就节…

转载:http://blog.tianya.cn/m/post.jsp?postId=53271442 1.MapReduce中数据流动 (1)最简单的过程:  map - reduce (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce 2.Mapreduce中Partiti…

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…

大数据实战(上) # MapReduce原理介绍 大纲: * Mapreduce介绍 * MapReduce2运行原理 * shuffle及排序    定义 * Mapreduce 最早是由google公司研究提出的一种免息nag大规模数据处理的并行计算模型和方法.是hadoop面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台 * Mapreduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),mapreduce操作这个输入(input),通过本身定义好的计算模型,得到一个…

目录:1.MapReduce作业运行流程2.Map.Reduce任务中Shuffle和排序的过程 1.MapReduce作业运行流程 流程示意图: 流程分析: 1.在客户端启动一个作业. 2.向JobTracker请求一个Job ID. 3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的JAR文件.配置文件和客户端计算所得的输入划分信息.这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中.文件夹名为该作业的Job ID.JAR文件默认会有10个副本(ma…

我们常说的分布式系统,其实就是分布式软件系统,支持分布式处理的软件系统.他是在通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务.   hadoop是分布式软件系统中文件系统层的软件,他实现了分布式文件系统和部分分布式数据库系统.hadoop中的分布式文件系统hdfs可以实现数据在计算机集群组成的云上,高效的存储和管理.hadoop中的并行编程框架mapreduce可以让用户编写hadoop应用程序.   mapreduce应用程序开发是基于mapreduce编程模型,mapreduce编程的原理是:利用…

一.简介 为了开发调试方便,本文介绍在Eclipse下搭建开发环境,连接和提交任务到Hadoop集群. 二.安装前准备: 1)Eclipse:Luna 4.4.1 2)eclipse插件:hadoop-eclipse-plugin-2.5.2.jar 3)hadoop版本:hadoop-2.5.2.tar.gz 三.环境搭建 1.安装eclipse 2.安装插件 将插件hadoop-eclipse-plugin-2.5.2.jar,下载后放到eclipse/plugins目录即可 3.配置had…

第一部分:MapReduce工作原理 MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作业的初始化•客户端提交完成后,…

时至今日,已然看到第十章,似乎越是焦躁什么时候能翻完这本圣经的时候也让自己变得更加浮躁,想想后面还有一半的行程没走,我觉得这样“有口无心”的学习方式是不奏效的,或者是收效甚微的.如果有幸能有大牛路过,请指教如何能以效率较高的方式学习Hadoop. 我已经记不清圣经<hadoop 实战2>在我手中停留了多久,但是每一页每一章的翻过去,还是在脑壳里留下了点什么. 一段时间以来,我还是通过这本书加深以及纠正了我对于MapReduce.HDFS乃至Hadoop的新的认识.本篇主要介绍MapReduce…

拼图游戏的代码400行, 有点多了, 在线DEMO的地址是:打开: 因为使用canvas,所以某些浏览器是不支持的: you know: 为什么要用canvas(⊙o⊙)?  因为图片是一整张jpg或者png, 我们要用把图片导入到canvas画布, 然后再调用上下文context的getImageData方法, 把图片处理成小图, 这些小图就作为拼图的基本单位: 如何判断游戏是否结束, 或者说如何判断用户拼成的大图是正确的? 我们就要在刚刚生成的小图上面添加自定义属性, 后期在小图被移动后再一…

//数组的创建 //1 $usernames = array('李彦宏','周宏伟','马云','俞敏洪','李开复'); echo $usernames; //array,打印类型 echo '<br />'; echo $usernames[1]; echo '<br />'; print_r($usernames);//print_r()打印变量的信息 //2 通过range()函数自动创建一个数组 $numbers = range(1, 10); $letters = ra…

1.        MapReduce程序开发步骤 编写map 和 reduce 程序–> 单元测试 -> 编写驱动程序进行验证-> 本地数据集调试 ->  部署到集群运行 用到的工具: Junit.Mockito.Ant 2.        使用Configuration 关键点: 1.  Configuration类可以加载配置文件,包括系统的和自定义的 2.  addResource方法后面的配置文件会覆盖前面的 3.  配置文件的几个特性:name.value.descri…

买了本吕大师的d3可视化.最近来学习一下,做个笔记.   1.选择元素  select(第一元素) 和selectAll(全部的元素)      类似css的选择器.也可以是dom选中的. var impotant = document.getElementById("important"); d3.select(important);      getElementById  使用select    getElementsByClassName  使用selectAll 2.选择集…

strlen()函数获得字符窜的长度 读取文件:fgets(),fgetss()和fgetcsv() 读取整个文件:readfile(),fpassthru()和file() 读取一个字符:fgetc() 使用fgetc()函数的唯一缺点是它返回文件结束符EOF,而fgets()不会 读取设定的长度:fread() fread(resource fp,int length); 查看文件是否存在:file_exists() 确定文件大小:filesize() 删除文件:unlink() 在文件中定…

package ch8; import java.util.*; /** * Created by Jiqing on 2016/11/27. */ public class ShowHand { // 梭哈 // 定义该游戏最多支持多少个玩家 private final int PLAY_NUM = 5; // 定义扑克牌的花色和数值 private String[] types = {"方块","草花","红心","黑桃"…