shuffle 是从map产生输出到reduce的消化输入的整个过程. 排序贯穿于Map任务和Reduce任务,是MapReduce非常重要的一环,排序操作属于MapReduce计算框架的默认行为,不管流程是否需要,都会进行排序. 在MapReduce计算框架中,主要用到了两种排序方法:快速排序和归并排序 1)快速排序:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据比另外一部分的所有数据都小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此使整个数…

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…

1.Map任务处理 1.1 读取HDFS中的文件.每一行解析成一个<k,v>.每一个键值对调用一次map函数.                <0,hello you>   <10,hello me> 1.2 覆盖map(),接收1.1产生的<k,v>,进行处理,转换为新的<k,v>输出. <hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1> 1.3 对1.2输出的<k,v&g…

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…

http://www.jianshu.com/p/c97ff0ab5f49 总结shuffle 过程: map端的shuffle: (1)map端产生数据,放入内存buffer中: (2)buffer满的时候,将buffer里面的数据按照key来快排,然后写到磁盘中; (3)上面每次buffer满都会产生一个磁盘文件,最终会有很多磁盘文件,他们每个都排好序了,最后要把它们合并为一个大文件,就是一个merge的过程: reduce端的shuffle: (4)copy过程:reduce通过网络从ma…

依据Spark1.4版 Spark中的shuffle大概是这么个过程:map端把map输出写成本地文件,reduce端去读取这些文件,然后执行reduce操作. 那么,问题来了: reducer是怎么知道它的输入在哪呢? 首先,mapper在写完文件之后,肯定能提供与它的输出相关的信息.这个信息,在Spark中由MapStatus表示 private[spark] sealed trait MapStatus { def location: BlockManagerId def getSizeF…

[学习笔记] 结果分析:shuffle的英文是洗牌,混洗的意思,洗牌就是越乱越好的意思.当在集群的情况下是这样的,假如有三个map节点和三个reduce节点,一号reduce节点的数据会来自于三个map节点,而不是就来自于一号map节点.所以说它们的数据会混合,路线会交叉, 3叉3.想象一下,像不像洗牌? 马克-to-win @ 马克java社区:shuffle在MapReduce中是指map输出后到reduce接收前,按下面的官方shuffle图:具体可以分为map端和reduce端两个部分.…

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…

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…

一.shuffle过程 总的来说: *分区 partitioner *排序 sort *copy (用户无法干涉) 拷贝 *分组 group 可设置 *压缩 compress *combiner map task端的Reduce 二.示例 package com.ibeifeng.hadoop.senior.mapreduce; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hado…