mapreduce shuffle 和sort 详解

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…

【Big Data - Hadoop - MapReduce】通过腾讯shuffle部署对shuffle过程进行详解

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…

MapReduce工作原理图文详解 (炼数成金)

MapReduce工作原理图文详解 1.Map-Reduce 工作机制剖析图: 1.首先,第一步,我们先编写好我们的map-reduce程序,然后在一个client 节点里面进行提交.(一般来说可以在Hadoop集群里里面的任意一个节点进行,只要该节点装了Hadoop并且连入了Hadoop集群) 2.job client 在收到这个请求以后呢,会找到JobTracker并且请求一个作业ID(Job ID).(根据我们的核心配置文件,可以很轻易的找到JobTracker) 3.通过HDFS 系统把…

hadoop的mapReduce和Spark的shuffle过程的详解与对比及优化

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…

sort详解2

linux sort 命令详解 sort是在Linux里非常常用的一个命令,管排序的,集中精力,五分钟搞定sort,现在开始! 1 sort的工作原理 sort将文件的每一行作为一个单位,相互比较,比较原则是从首字符向后,依次按ASCII码值进行比较,最后将他们按升序输出. [rocrocket@rocrocket programming]$ cat seq.txtbananaapplepearorange[rocrocket@rocrocket programming]$ sort seq.t…

MapReduce工作原理图文详解

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…

MapReduce Shuffle And Sort

引言 MapReduce作出保证:进入每个Reducer的数据行都是有序的(根据数据行的键值进行排序).MapReduce将Mapper的输出进行排序并传递给Reducer作为输入的过程称为Shuffle.在很多场景下,Shuffle是整个MapReduce过程的核心,也是“奇迹”发生的地方,如下图所示: 理解Shuffle的执行过程对我们优化MapReduce任务带来帮助.这里以Hadoop 0.20.2代码为基础进行介绍,同时也会涉及到如何扩展MapReduce组件,从而影响Sh…

mapreduce二次排序详解

什么是二次排序待排序的数据具有多个字段,首先对第一个字段排序,再对第一字段相同的行按照第二字段排序,第二次排序不破坏第一次排序的结果,这个过程就称为二次排序. 如何在mapreduce中实现二次排序 mapreduce的工作原理 MR的工作原理如下图(如果看不清可右键新标签页查看): 图片部分数据参考自:https://www.bbsmax.com/A/KE5Qjg6qdL/ 相关重点: 分区(partitioning):使得具有相同Key值的键值对可以被划分到一起,并且保证对应单个Key值的…

<转>MapReduce工作原理图文详解

转自 http://weixiaolu.iteye.com/blog/1474172前言: 前段时间我们云计算团队一起学习了hadoop相关的知识,大家都积极地做了.学了很多东西,收获颇丰.可是开学后,大家都忙各自的事情,云计算方面的动静都不太大.呵呵~不过最近在胡老大的号召下,我们云计算团队重振旗鼓了,希望大伙仍高举“云在手,跟我走”的口号战斗下去.这篇博文就算是我们团队“重启云计算”的见证吧,也希望有更多优秀的文章出炉.汤帅,亮仔,谢总•••搞起来啊! 呵呵,下面我们进入正题,这篇文章主要…

Spark技术内幕：Shuffle Pluggable框架详解，你怎么开发自己的Shuffle Service？

首先介绍一下需要实现的接口.框架的类图如图所示(今天CSDN抽风,竟然上传不了图片.如果需要实现新的Shuffle机制,那么需要实现这些接口. 1.1.1 org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager Driver和每个Executor都会持有一个ShuffleManager,这个ShuffleManager可以通过配置项spark.shuffle.manager指定,并且由SparkEnv创建.Driver中的ShuffleManager负责注册Shuffl…

linux下sort详解（sort对科学记数法的排序）

1.参数解释 -t 设置分隔符 -k 设置比较域(列) -n 按数字比较 -g 科学记数法方式比较 -o 设置输出文件,与“>”相比可以设置输出到原文件,“>”会清空原文件 -r 降序(大->小)排列 -u 删除相同行 2.实例演示文件内容 [@ibi-genome temp]$ cat temp : : : 使用-k -t指定列()及分隔符(:) [@ibi-genome temp]$ sort -k2 -t':' temp : : : :4 使用-n指定以数字形式排序 &当…

sort详解

一. 简介 sort命令是帮我们依据不同的数据类型进行排序. 二. 语法 sort [-bcfMnrtk][源文件][-o 输出文件] 补充说明:sort可针对文本文件的内容,以行为单位来排序(默认为字典序). 参数: -b 忽略每行前面开始出的空格字符. -c 检查文件是否已经按照顺序排序. -f 排序时,忽略大小写字母. -M 将前面3个字母依照月份的缩写进行排序. -n 依照数值的大小排序. -o <输出文件>将排序后的结果存入指定的文件. -r 以相反的顺序来排序. -t <分…

Linux排序命令sort详解

语法格式sort [ -A ] [ -b ] [ -c ] [ -d ] [ -f ] [ -i ] [ -m] [ -n ] [ -r ] [ -u ] [ -o OutFile ][ -t Character ] [ -T Directory ] [ -y [ Kilobytes ] ] [ -z RecordSize ] [ [ + [ FSkip ] [ .CSkip ] [ b ] [ d ] [ f ] [ i ] [ n ] [ r ] ] [ - [ FSkip ] [ .CSk…

web前端-回调函数sort详解

<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>JS函数</title></head><body> <script> //回调函数 (高阶函数) function fn(f1, f2) { return f1(1)+f2(1) } function demo(n) { re…

Collections.sort详解

Collections.sort(list, new PriceComparator());的第二个参数返回一个int型的值,就相当于一个标志,告诉sort方法按什么顺序来对list进行排序. Comparator是个接口,可重写compare()及equals()这两个方法,用于比较功能:如果是null的话,就是使用元素的默认顺序,如a,b,c,d,e,f,g,就是a,b,c,d,e,f,g这样,当然数字也是这样的.compare(a,b)方法:根据第一个参数小于.等于或大于第二个参数分别返回…

Mapreduce中maptask过程详解

一.Maptask并行度与决定机制 1.一个job任务的map阶段的并行度默认是由该任务的大小决定的: 2.一个split切分分配一个maprask来并行处理: 3.默认情况下,split切分的大小等于blocksize大小: 4.切片不是mapper类中对单词的切片,而是对每一个处理文件的单独切片. eg. 默认情况下,一个maptask处理的文件大小为128M,比如一个400M的数据文件,就需要4个maptask并行来处理,而500M的数据文件也是需要4个maptask. 二.Maptas…

MapReduce过程详解(基于hadoop2.x架构)

本文基于hadoop2.x架构详细描述了mapreduce的执行过程,包括partition,combiner,shuffle等组件以及yarn平台与mapreduce编程模型的关系. mapreduce的简介和优点 mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是hadoop数据分析的核心. mapreduce的核心思想是将用户编写的逻辑代码和架构中的各个组件整合成一个分布式运算程序,实现一定程序的并行处理海量数据,提高效率. 海量数据难以在单机上处理,而一旦将单机版程序扩展到集群上进行分…

MapReduce 1工作原理图文详解

MapReduce工作原理图文详解一 MapReduce程序执行流程程序执行流程图如下: 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(mapred.submit.replication属性控制):输…

hadoop集群配置方法---mapreduce应用：xml解析+wordcount详解---yarn配置项解析

注:以下链接均为近期hadoop集群搭建及mapreduce应用开发查找到的资料.使用hadoop2.6.0,其中hadoop集群配置过程下面的文章都有部分参考. hadoop集群配置方法: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

hadoop2-MapReduce详解

本文是对Hadoop2.2.0版本的MapReduce进行详细讲解.请大家要注意版本,因为Hadoop的不同版本,源码可能是不同的. 以下是本文的大纲: 1.获取源码2.WordCount案例分析3.客户端源码分析4.小结5.Mapper详解 5.1.map输入 5.2.map输出 5.3.map小结6.Reduce详解7.总结若有不正之处,还请多多谅解,并希望批评指正. 请尊重作者劳动成果,转发请标明blog地址 https://www.cnblogs.com/hongten/p/hongt…

Spark框架详解

一.引言作者:Albert陈凯链接:https://www.jianshu.com/p/f3181afec605來源:简书 Introduction 本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现,重点关注其设计思想.运行原理.实现架构及性能调优,附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别.不喜欢将该文档称之为“源码分析”,因为本文的主要目的不是去解读实现代码,而是尽量有逻辑地,从设计与实现原理的角度,来理解 job 从产生到执行完成的整个过程,进而去理解整个系统…

【Hadoop】MapReduce笔记（三）：MapReduce的Shuffle和Sort阶段详解

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. ----------------------------------------------------------------------------------------------…

Spark技术内幕: Shuffle详解（一）

通过上面一系列文章,我们知道在集群启动时,在Standalone模式下,Worker会向Master注册,使得Master可以感知进而管理整个集群:Master通过借助ZK,可以简单的实现HA:而应用方通过SparkContext这个与集群的交互接口,在创建SparkContext时就完成了Application的注册,Master为其分配Executor:在应用方创建了RDD并且在这个RDD上进行了很多的Transformation后,触发action,通过DAGScheduler将DAG划分…

MapReduce 过程详解

Hadoop 越来越火, 围绕Hadoop的子项目更是增长迅速, 光Apache官网上列出来的就十几个, 但是万变不离其宗, 大部分项目都是基于Hadoop common MapReduce 更是核心中的核心.那么到底什么是MapReduce, 它具体是怎么工作的呢? 关于它的原理, 说简单也简单, 随便画个图喷一下Map 和 Reduce两个阶段似乎就完了. 但其实这里面还包含了Sort, Partition, Shuffle, Combine, Merge等子阶段,尤其是Shuffle, 很…

Spark中的Spark Shuffle详解

Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.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.因为在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果.这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁盘IO的消耗.通常shuffle分为两部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷…

大数据入门第八天——MapReduce详解（三）MR的shuffer、combiner与Yarn集群分析

/mr的combiner /mr的排序 /mr的shuffle /mr与yarn /mr运行模式 /mr实现join /mr全局图 /mr的压缩今日提纲一.流量汇总排序的实现 1.需求对日志数据中的上下行流量信息汇总,并输出按照总流量倒序排序的结果 2.分析基本思路:实现自定义的bean来封装流量信息,并将bean作为map输出的key来传输 MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前,会排序),排序的依据是map输出的key 所以,我们如果要实现自…

hadoop学习WordCount+Block+Split+Shuffle+Map+Reduce技术详解

转自:http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21899007 纯干货:通过WourdCount程序示例:详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程. Shuffle过程是MapReduce的核心,集中了MR过程最关键的部分.要想了解MR,Shuffle是必须要理解的.了解Shuffle的过程,更有利于我们在对MapReduce job性能调优的工作有帮助,以及进一步加深我们对MR内…