Hadoop计算中的Shuffle过程

最新推荐文章于 2025-11-26 20:23:01 发布
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#大数据

本文通过两篇文章深入探讨了 Hadoop 计算框架中的 Shuffle 过程，详细解释了 MapReduce 作业中数据如何从 Map 阶段传输到 Reduce 阶段的技术细节。
两篇深入分析Hadoop计算中的Shuffle过程的文章
[url]http://www.wnt.com.cn/html/news/tophome/top_xytd/top_xytd_jswz/bbs_service/20130711/111140562.html[/url]
[url]http://blog.youkuaiyun.com/riverm/article/details/6883606[/url]
MapReduce:详解Shuffle过程
每天一小步
04-08 1800
[size=medium] /** * 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...
Hadoop与Spark中的Shuffle过程梳理
huxili2020的博客
09-09 1913
hadoop与spark中的shuffle过程梳理
hadoop 的 shuffle 过程
qq_40383147的博客
10-12 648
hadoop 的 shuffle 过程 huffle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
Hadoop的shuffle的过程
暁洣的博客
08-09 582
Hadoop的shuffle的过程可以拆分为：map端的shuffle和reduce端的shuffle。 在网上搜了一张shuffle的过程图： 一、map端的shuffle Map是映射，负责数据的过滤分发： 　　 　　Map端会处理输入的数据，将产生的中间结果写到本地磁盘。 针对上图，对每一步都进行一下解读： 1. input 在map端首先接触的是InputSplit，在InputSpl...
Hadoop中的shuffle过程总结
LibsKnowledge的博客
10-30 3679
shuffle是mapreduce编程模型中连接map阶段和reduce阶段的最重要环节。是Reduce Task从Map Task拉取数据的一个过程。 除了自定义的map和reduce函数，剩下的几乎都是由框架帮我们完成。而shuffle就是发生在我们自定义map函数输出<k2,v2>后，到reduce自定义函数获取<k2,v2s>的过程，中间的处理过程对我们来说几乎是透明的。因此要想搞懂shuffle，就必须要搞懂这中间过程框架是如何处理的。
详解Hadoop Shuffle过程
qq_15821041的博客
09-17 1233
一、作业运行流程 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.replica
Hadoop shuffle过程
upupfeng的博客
11-15 1785
转自：http://langyu.iteye.com/blog/992916，多谢分享，学习Hadopp性能调优的可以多关注一下       Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方，Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱，可能大家更熟悉的是Java API里的Collections.shuffle(List)方法，它会随机地打乱参数list里的元素顺序。如果你不知道M...
Hadoop学习之shuffle过程最详细讲解
大数据指北
11-13 9353
hadoop1.x和hadoop2.x的区别： Hadoop1.x版本： 内核主要由Hdfs和Mapreduce两个系统组成，其中Mapreduce是一个离线分布式计算框架，由一个JobTracker和多个TaskTracker组成。 JobTracker的主要作用：JobTracker是框架的中心，接收任务，计算资源，分配资源，分配任务，与DataNode进行交流等功能。决策程序失败时 重...
Hadoop计算框架shuffle过程详解
china_demon的专栏
06-18 531
Hadoop_MapReduce_Shuffle机制—图文详解
喻师傅的学习笔记
04-17 2165
MapReduce—Shuffle机制图文详解
大数据开发：剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程差异
spark798的博客
06-20 327
一、前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说，本质上而言，就是在计算数据的交、并、差、聚合、排序等过程。而分布式计算分而治之的思想，让每个节点只计算部分数据，也就是只处理一个分片，那么要想求得某个key对应的全量数据，那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理，那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果。 二、编写本文的目的...
Hadoop【理论篇】08：Shuffle执行过程以及Hadoop序列化介绍
weixin_40612128的博客
03-02 645
Shuffle执行过程以及Hadoop序列化介绍
Hadoop MapReduce Shuffle 过程解析
超越时代
02-28 733
mapreduceShuffle过程解析 Shuffle过程是Mapreduce的核心，要想理解Mapreduce，Shuffle过程是必须了解的。 Shuffle的本义是洗牌，混乱，把一组有规则的数据转换成一组无规则的数据，Mapreduce中的shuffle更像是洗牌的逆过程，把map端处理完的数据规约到reduce端，更像是一个整合的过程，把相对无规则的数据转换成有规则的数据。 为什么M...
Hadoop(十八) MapReduce Shuffle
技术博客
08-21 783
当整个map任务完成溢出写后，会对磁盘中这个map任务产生的所有临时文件（spill文件）进行归并（merge）操作生成最终的正式输出文件，此时的归并是将所有spill文件中的相同partition合并到一起，并对各个partition中的数据再进行一次排序（sort），生成key和对应的value-list，文件归并时，如果溢写文件数量超过参数min.num.spills.for.combine的值（默认为3）时，可以再次进行合并。这次排序是将局部有序的数据整理成整体有序的状态，所以采用的是归并排序。
轻量级日志监控与告警系统（二，上）：为 Kafka 消费者注入 CI/CD 能力，实现秒级部署闭环
m0_74234518的博客
11-23 776
摘要： 本文基于轻量级日志监控系统的初版架构，通过Git Hooks实现Kafka消费者程序的轻量级CI/CD能力，解决手动部署效率低下的痛点。采用裸仓库+post-receive钩子的方案，实现git push触发自动代码同步与服务重启，避免了Jenkins等工具的复杂部署。该改进使系统具备秒级迭代能力，为后续引入Celery、Prometheus等组件奠定自动化基础，体现"代码即配置"的DevOps理念。全文包含架构对比、实现细节及演进规划，展示如何用最小成本构建可自维护的日志处理系
淘宝详情数据 API 返回字段全解析：核心字段说明 + 开发避坑指南
Ob_API20230201的博客
11-23 938
淘宝详情数据 API 的返回字段设计贴合电商业务场景，核心在于理解字段关联关系（如sku_id与spec_json）和权限限制。开发时需重点关注价格库存的准确性、图文内容的解析效率，以及异常场景的兼容处理。如果遇到特殊字段解析问题（如海外商品、预售商品专属字段），欢迎在评论区留言交流！
Python在云原生微服务监控与自动化运维平台中日志处理与告警实践
2501_94182049的博客
11-23 670
开发效率高：快速实现日志解析、指标聚合和告警逻辑生态丰富：支持 Kafka、Prometheus、ElasticSearch、Celery 等易扩展与维护：模块化、异步、插件化设计性能优化灵活：批量、异步、缓存、序列化优化通过异步日志处理、实时指标聚合、告警策略和自动化运维集成，Python 能够支撑高并发云原生服务的监控需求，实现低延迟、高吞吐、可监控、可扩展的运维平台，为企业稳定运营和快速响应提供保障。
hive-----广电大数据分析
最新发布
2401_87586917的博客
11-26 621
1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。
Go语言高性能并发编程实践分享：从基础协程到分布式服务优化实战经验总结
2501_94108919的博客
11-23 445
充分利用goroutine和channel，实现轻量级并发。控制并发规模，避免无限增长导致系统压力。合理使用连接池和异步操作，优化网络和数据库IO。监控与分析，借助pprof定位性能瓶颈。简单、静态部署，提升服务稳定性和运维效率。总之，Go语言凭借原生并发支持和高效性能，非常适合构建高吞吐量、高并发的分布式服务。通过本文经验分享，希望开发者能在Go语言实践中少踩坑，快速构建稳定、高性能的互联网系统。全文字数：约1205字内容原创度：低相似度（独立实践经验、代码示例、优化策略）地区信息：广州。
hadoop的shuffle会在内存中计算吗
11-22
嗯，用户这次问的是Hadoop Shuffle过程是否在内存中进行计算。从对话历史看，用户之前已经了解了Spark的Hash-Based Shuffle机制，现在转向Hadoop的底层实现。用户可能正在对比两种框架的Shuffle设计差异，或是遇到...
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