【shuffle】 VS 【map shuffle】

最新推荐文章于 2023-01-25 17:21:31 发布

转载最新推荐文章于 2023-01-25 17:21:31 发布

· 137 阅读

普通shuffle结构图：

不同表由不同的map完成，shuffle把条件相等的key分发到reduce task上去执行
join等于是在reduce阶段完成

缺点：
成本高且效率慢，所有的数据都需要shuffle去完成

map shuffle结构图：

mapjoin: join是发生在map阶段，无shuffle
mapjoin使用前提：大表 join 小表(小表有大小限制 maximum；hive元数据判断大小表)
本地的map task读取小表的数据生成HashTable File,然后upload到分布式缓存里.
完成本地map task小表后，启动Mapjoin task作业读取大表数据，每条数据和缓存里数据进行匹配

来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/31441024/viewspace-2168888/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/31441024/viewspace-2168888/

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

csdn3993023

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

map端shuffle

weixin_39950222的博客

09-08

485

https://blog.youkuaiyun.com/lb812913059/article/details/79899644 https://blog.youkuaiyun.com/ASN_forever/article/details/81233547 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43823423/article/details/85986538 Map端shuffle m...

【hadoop】MapTask的Shuffle机制及源码解析

SmallScorpion

09-10

380

一、MapTask的Shuffle机制 MapTask工作机制图解 MapTask的Shuffle工作机制图解步骤解释 3.1 Shuffle工作机制范围广义：Mapper端之后Reduce端之前的范围狭义：Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle 3.2 MapTask工作机制 Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordRea...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【Hadoop】MapReduce原理剖析（Map，Shuffle，Reduce三阶段）

ccql's Blog

01-25

3666

MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出来的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MapReduce的全套过程分为三个大阶段，分别是Map、Shuffle和Reduce。结合多篇资料，我最终确定划分11个小步骤来描述这个过程，在后续的内容中我也会结合一部分源码来进行剖析。

深入理解Spark 2.1 Core （十）：Shuffle Map 端的原理与源码分析

yang灬仔

09-07

239

在上一篇《深入理解Spark 2.1 Core （九）：迭代计算和Shuffle的原理与源码分析》提到经过迭代计算后，SortShuffleWriter.write中： // 根据排序方式，对数据进行排序并写入内存缓冲区。 // 若排序中计算结果超出的阈值， // 则将其溢写到磁盘数据文件 sorter.insertAll(records) 我们先来宏观的了...

MapReduce 和Shuffle 过程

weixin_39915444的博客

10-16

1043

https://segmentfault.com/a/1190000037645246 大数据系列（四）之 MapReduce过程及shuffle详解-博客 Hadoop学习之路（十三）MapReduce的初识 - 扎心了，老铁 - 博客园 MapReduce 架构: 在MapReduce中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：JobTracker和TaskTracker。其中JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台Jo

MapReduce中Shuffle机制详解——Map端Shuffle

雾幻的博客

04-11

6322

MapTask阶段shuffle源码分析

08-26

MapTask阶段shuffle源码分析 MapTask阶段shuffle源码分析是Hadoop MapReduce框架中一个重要的组件，它负责将Mapper的输出数据进行分区、排序和缓存，以便于后续的Reduce任务处理。在本文中，我们将深入探讨MapTask...

shuffle的关键阶段sort(Map端和Reduce端)源码分析

08-26

shuffle 的关键阶段 sort（Map 端和 Reduce 端）源码分析在 Hadoop 的 MapReduce 框架中，排序是 shuffle 过程中的一个关键阶段。排序的目的是将数据按照特定的顺序排列，以便于后续的处理。今天，我们将深入分析 ...

【MapReduce】Mapreduce基础知识整理 (三) shuffle机制、MapJoin、ReduceJoin、倒排序索引

人生所向，皆是美好

12-12

862

1. Mapreduce的Shuffle机制 1.1概述一个mapreduce过程： map——>shuffle(排序、分组、分区、combiner)——>reduce 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 Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据...

Spark的Shuffle总结分析

01-07

在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce，而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以...

关于Map端的Shuffle过程与Reduce 端的Shuffle过程

weixin_45558363的博客

05-10

8159

在Map端的Shuffle过程： Map的输出结果首先被写入缓存，当缓存满时，就启动溢写操作，把缓存中的数据写入磁盘文件，并清空缓存。当启动溢写操作时，首先需要把缓存中的数据进行分区，然后对每个分区的数据进行排序和合并，之后再写入磁盘文件。每次溢写操作会生成一个新的磁盘文件，随着Map任务的执行，磁盘中就会生成多个溢写文件。在Map任务全部结束之前，这些溢写文件会被归并成一个大的磁盘文件，然后通知相应的Reduce任务来领取属于自己处理的数据。 Map端Suffer过程包括四个步骤：（1）输入数据和执

Map端的Shuffle过程------学习笔记

PeixinYe的博客

03-16

2613

、合并（combine）与归并（Merge）区别：两个键值对<“a”,1>和<“a”,1>，如果合并，会得到<“a”,2>，如果归并，会得到<“a”,<1,1>>；图第一步内容：每个Map任务分配一个缓存MapReduce默认100MB缓存图第二步的内容：设置溢写比例0.8 ：保证不丢失可持续运行；图第三步内容：分区默认采用哈希函数排序...

std::shuffle 用法

滴水穿石的博客

01-17

2532

描述：随机重排容器中的元素。定义： template< class RandomIt, class URBG > void shuffle( RandomIt first, RandomIt last, URBG&& g ); 可能的实现： template<class RandomIt, class URBG> void shuffle(RandomIt first, RandomIt last, URBG

66.Spark大型电商项目-用户访问session分析-Shuffle调优之合并map端输出文件

someby的博客

03-27

289

目录 Map端不合并 Map流程问题 Map端输出文件合并机制流程图变化合并map端输出文件，对spark的性能有哪些方面的影响呢？本篇文章记录用户访问session分析-Shuffle调优之合并map端输出文件。 Map端不合并 Map流程第一个stage，每个task，都会给第二个stage的每个task创建一份map端的输出文件，第二个stage，每个t...

Hadoop--MapReduce详解（Map、Shuffle、Reduce）

words8的博客

07-05

1万+

目录1、MapReduce概述1.1 MapReduce是什么1.2 MapReduce核心思想和简单过程1.3 MapReduce的优缺点2、MapReduce工作机制2.1 MapReduce常用数据序列化类型2.2 MapReduce简单过程图示2.2.1 MapReduce进程2.2.2 数据切片与MapTask并行度2.2.3 分区机制与ReduceTask并行度2.2.4 排序2.2.5 MapReduce过程描述2.3 MapReduce工作机制2.3.1 MapTask工作机制2.3.2 S

Shuffle过程介绍

pengweid专栏

05-03

9387

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Hiv...

MapReduce的shuffle过程详解（分片、分区、合并、归并。。。）

最新发布

03-27

<think>好的，用户想了解Map、Shuffle和Reduce这三个概念，通常在分布式计算中使用的，比如Hadoop或Spark。我需要先回忆一下这些步骤的具体作用，然后组织成清晰的中文解释。首先，Map阶段。每个节点处理输入数据的一部分，生成键值对。比如用户提到的例子，统计词频，Map处理每个单词变成（word, 1）。应该举这个例子比较直观。然后是Shuffle阶段，这部分可能比较复杂。需要解释Shuffle如何将相同key的数据聚集到同一个节点。要提到网络传输、排序、分组这些操作，可能还要提到中间的过程，比如Combiner或者分区，但用户可能不需要太深入的细节，保持简明。接下来是Reduce阶段，对每个key的集合进行汇总操作，比如累加。同样用词频的例子，把（word, [1,1,...]）加起来得到总数。要强调这是并行处理，每个key独立处理。需要确保术语正确，比如MapReduce是Hadoop的实现，而Spark可能有不同的机制，但核心步骤类似。用户可能对底层细节感兴趣，但作为介绍，先不深入框架差异，重点在概念。还要检查是否符合用户的要求：结构清晰，分步解释，使用中文，数学公式用$...$，单独公式用$$...$$。例如，在解释Map函数时，可以用数学表达式表示转换过程，比如$f_{map}(k1, v1) → list(k2, v2)$。然后Shuffle可能不需要数学公式，但Reduce可以用类似$f_{reduce}(k2, list(v2)) → list(v3)$的结构。另外，用户可能想知道这三个步骤的整体流程，所以最好画个流程图，但文本描述的话需要用步骤分点。或者用箭头表示数据流动，比如输入→Map→Shuffle→Reduce→输出。需要确保每个部分的作用和例子都明确。比如Shuffle阶段为什么重要，它处理数据分布和传输，影响性能。可能提到这是关键阶段，涉及网络IO，容易成为瓶颈。还要注意用户的问题可能涉及分布式计算的基础，所以可能需要对比传统单机处理，强调分布式处理的优势，比如扩展性，并行处理能力。最后检查是否有LaTeX格式的错误，比如所有公式是否正确用$包围，独立公式是否用$$，比如Map函数的例子用行内，而如果有更复杂的公式可能需要独立成段，但例子中可能不需要。现在组织成三个主要部分，每个部分先定义，再例子，再可能的作用或注意事项。确保语言简洁，结构清晰，符合用户的要求。</think>Map、Shuffle 和 Reduce 是分布式计算框架（如 Hadoop、Spark）中的核心处理阶段。它们共同实现了对海量数据的并行处理。以下是分步解析： --- ### 一、Map（映射） **作用**：将输入数据拆分为键值对（key-value pairs）并初步处理 **过程**： 1. 分布式系统将输入数据分割成多个块（例如文本文件的行） 2. 每个计算节点并行执行用户定义的映射函数 3. 输出中间键值对集合，例如统计词频时： - 输入：`"Hello World"` - Map 输出：`("Hello", 1), ("World", 1)` **数学表达**：设输入数据为 $D$，映射函数为 $f_{map}$，则 $$ f_{map}: (k1, v1) \rightarrow list(k2, v2) $$ --- ### 二、Shuffle（混洗） **作用**：将相同 key 的数据聚集到同一节点 **关键操作**： 1. **分区**：按 key 的哈希值分配数据到不同分区 2. **排序**：通常按 key 排序（可选，取决于需求） 3. **网络传输**：跨节点传输相同 key 的数据 4. **合并**：可能执行本地聚合（Combiner 优化） **示例**： - 输入多个 Map 结果： `[("Apple",1), ("Banana",1), ("Apple",1)]` - Shuffle 后分组： `"Apple" → [1,1]`, `"Banana" → [1]` --- ### 三、Reduce（归约） **作用**：对同 key 的数据进行最终聚合 **过程**： 1. 每个计算节点处理分配给它的 key 集合 2. 执行用户定义的归约函数 3. 输出最终结果（如总和、平均值等） **数学表达**：设归约函数为 $f_{reduce}$，则 $$ f_{reduce}: (k2, list(v2)) \rightarrow list(v3) $$ **示例**： - 输入：`"Apple" → [1,1]` - Reduce 输出：`("Apple", 2)` --- ### 四、完整流程示例（词频统计） 1. **Map 阶段**：输入文本 → 拆分单词 → 生成 `(单词, 1)` 2. **Shuffle 阶段**：按单词分组 → 传输到对应节点 3. **Reduce 阶段**：对每个单词的计数求和 → 输出 `(单词, 总次数)` --- ### 五、性能关键点 1. **Shuffle 成本高**：涉及网络传输和磁盘 I/O 2. **数据倾斜**：某些 key 数据量过大导致负载不均 3. **Combiner 优化**：在 Map 阶段预聚合减少数据传输量通过这三个阶段的协作，MapReduce 模型实现了可扩展的分布式计算能力，适用于 TB/PB 级数据处理。