【shuffle】 VS 【map shuffle】

普通shuffle结构图:



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  • 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









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<think>好的,用户想了解MapShuffle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→MapShuffle→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$$,比如Map函数的例子用行内,而如果有更复杂的公式可能需要独立成段,但例子中可能不需要。 现在组织成三个主要部分,每个部分先定义,再例子,再可能的作用或注意事项。确保语言简洁,结构清晰,符合用户的要求。</think>MapShuffle 和 Reduce 是分布式计算框架(如 Hadoop、Spark)中的核心处理阶段。它们共同实现了对海量数据的并行处理。以下是分步解析: --- ### 一、Map(映射) **作用**:将输入数据拆分为键值对(key-value pairs)并初步处理 **过程**: 1. 分布式系统将输入数据分割成多个块(例如文本文件的行) 2. 每个计算节点并行执行用户定义的映射函数 3. 输出中间键值对集合,例如统计词频时: - 输入:`"Hello World"` - Map 输出:`("Hello", 1), ("World", 1)` **数学表达**: 设输入数据为 $D$,映射函数为 $f_{map}$,则 $$ 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。
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