Shuffle过程介绍可以查看该博客:http://langyu.iteye.com/blog/992916 优化方向: 压缩:对数据进行压缩,减少写读数据量: 减少不必要的排序:并不是所有类型的Reduce需要的数据都是需要排序的,排序这个nb的过程如果不需要最好还是不要的好: 内存化:Shuffle的数据不放在磁盘而是尽量放在内存中,除非逼不得已往磁盘上放:当然了如果有性能和内存相当的第三方存储系统,那放在第三方存储系统上也是很好的:这个是个大招: 网络框架:netty的性能据说要占优了:

6.4.5 优化MapReduce用户JAVA代码 MapReduce执行代码的方式和普通JAVA应用不同.这是由于MapReduce框架为了能够高效地处理海量数据,需要成百万次调用map和reduce函数.每次调用仅用较少时间.那么就不能用普通的经验来预测常见库(含JDK)的性能表现. 进一步阅读 Joshua Bloch的<Effective Java>中有很多如何调优JAVA代码的方法 在技术45中介绍如何用分析器(profiler)查找MapReduce代码中消耗时间的地方.这里要用同

目录 MapperReduce的shuffle Spark的shuffle 总结 MapperReduce的shuffle shuffle阶段划分 Map阶段和Reduce阶段 任务 MapTask和ReduceTask shuffle过程 Map阶段shuffle:分区->排序->合并 ①数据从环形缓冲区溢写到磁盘前,需要先进行分区,然后区内排序 ②环形缓存区数据到达阈值(80%),会以小文件的形式溢写到磁盘,此过程可以开启combiner ③将溢写的小文件按照相同分区进行merge Red

三.MapReduce 1.Shuffle及其优化☆ Shuffle是Map方法之后,Reduce方法之前,混洗的过程 Map-->getPartition(标记数据的分区)-->对应的环形缓冲区(一侧存数据,一侧存索引,默认大小为100M,达到80%时进行反向溢写以提高空间利用率) (溢写前需要对数据进行排序,默认快排,对key的索引排序,按照字典顺序排)(会产生大量的溢写文件) [如何对溢写文件进行排序]:按照指定分区进行归并排序 优化: 环形缓冲区调整为200m,反向溢写的比例达到90+

前言 前面的一篇给大家写了一些MapReduce的一些程序,像去重.词频统计.统计分数.共现次数等.这一篇给大家介绍的是关于Combiner优化操作. 一.Combiner概述 1.1.为什么需要Combiner 我们map任务处理的结果是存放在运行map任务的节点上. map处理的数据的结果在进入reduce的时候,reduce会通过远程的方式去获取数据. 在map处理完数据之后,数据量特别大的话.reduce再去处理数据它就要通过网络去获取很多的数据. 这样会导致一个问题是:大量的数据会对网

一.什么是Shuffle yarn-site.xml文件配置的时候有这个参数:yarn.nodemanage.aux-services:mapreduce_shuffle 因为mapreduce程序运行在nodemanager上,nodemanager运行mapreduce程序的方式就是shuffle. 1.首先,数据在HDFS上是以数据块的形式保存,默认大小128M. 2.数据块对应成数据切片送到Mapper.默认一个数据块对应一个数据切块. 3.Mapper阶段 4.Mapper处理完,写到

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

/** * 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

Shuffle过程是MapReduce的核心,Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程. 1.map端

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

在MapReduce执行过程中,特别是Shuffle阶段,尽量使用内存缓冲区存储数据,减少磁盘溢写次数:同时在作业执行过程中增加并行度,都能够显著提高系统性能,这也是配置优化的一个重要依据. 下面分别介绍I/O属性和MapReduce属性这两个类的部分属性,并指明其优化方向. 1 I/O属性类的优化 I/O属性类主要包括在Shuffle阶段中相关的I/O过程的属性,在分析了每个具体属性后从以下几个属性入手进行优化. (1) io.sort.factor属性,int类型,Map端和Reduce端使

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

大数据名词(1) -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

MapReduce基本原理和高性能网络下优化: Mapreduce概述 Mapreduce式谷歌开源的一项重要技术,是一个编程模型,用来进行大数据量的计算,对于大数据量的计算通常采用的处理方式式并行计算,对于许多开发者来说,自己完全实现一个并行计算程序难度太大.而MapReduce就是一种简化并行计算的模型,它使得那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发出并行计算应用程序,通过简化编程模型,降低了开发并行应用程序的难度. 工作原理 并行计算模型通常从并行计算的设计和分析出发,将各种并行计算机

——转自:{http://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可能

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

Cloudera 提供给客户的服务内容之一就是调整和优化MapReduce job执行性能.MapReduce和HDFS组成一个复杂的分布式系统,并且它们运行着各式各样用户的代码,这样导致没有一个快速有效的规则来实现优化代码性能的目的.在我看来,调整cluster或job的运行更像一个医生对待病人一样,找出关键的"症状",对于不同的症状有不同的诊断和处理方式.          在医学领域,没有什么可以代替一位经验丰富的医生:在复杂的分布式系统上,这个道理依然正确-有经验的用户和操作者

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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