Hadoop深入学习：MapReduce Job中的Shuffle和sort

最新推荐文章于 2024-11-22 22:59:27 发布
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#Shuffle #sort

本文通过一张示意图详细解析了MapReduce Job中的Shuffle和排序过程，帮助读者理解MapReduce内部工作原理。
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MapReduce Job中的Shuffle和sort示意图
Mapreduce之sort
weixin_43006131的博客
11-17 751
正序排序： mapreduce本身自带排序，在map阶段是局部有序，在reduce阶段是全局有序的。 现在我们测试单个文件使用map输出 package com.hnxy.mr.Sort; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.c...
Hadoop中MapReduce过程中Shuffle过程实现自定义排序
最新发布
ning的博客
12-24 1808
MapReduce框架中的Shuffle过程是连接Map阶段和Reduce阶段的桥梁，负责将Map任务的输出结果按照key进行分组和排序，并将相同key的数据传递给对应的Reduce任务进行处理。Shuffle过程的性能直接影响到整个MapReduce作业的执行效率。在默认情况下，Hadoop使用进行排序，但有时我们需要根据特定的业务逻辑进行自定义排序。本文将介绍两种方法来实现自定义排序：实现接口和使用方法。下面是详细的步骤和代码示例。首先，我们需要定义一个类并实现接口，该接口要求实现compareTo。
Hadoop 系列 MapReduce：Map、Shuffle、Reduce
Lorin 洛林的后端技术小站
11-22 1647
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，专为处理大规模数据而设计。它最初由 Apache 软件基金会开发，能够以经济高效的方式在分布式集群上存储和处理海量数据。Hadoop 的核心组件包括分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce），以及一套支持工具。本文将重点探讨分布式计算（MapReduce）, Hadoop MapReduce 是一种分布式计算模型，旨在处理大规模数据集。它通过将任务分解为多个子任务并在分布式集群中并行执行，极大地提高了数据处理效率。
Hadoop : MapReduce中的Shuffle和Sort分析
漫天雪_昆仑巅
02-22 6516
MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架，它被设计用于并行计算海量数据。第一个提出该技术框架的是Google 公司，而Google 的灵感则来自于函数式编程语言，如LISP，Scheme，ML 等。          MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和Reduce。当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任
Hadoop学习笔记: MapReduce(2)
weixin_42305093的博客
02-07 1131
一. 切片与MapTask并行度决定机制 现有如下的问题: 1G的数据, 启动8个MapTask, 可以提高集群的并发处理能力. 那么1K的数据, 如果也启动8个MapTask, 会提高集群性能吗? MapTask并行任务是否是越多越好呢? 哪些因素影响了MapTask并行度? MapTask并行度决定机制 首先需要区分两个概念: 1.数据块: 数据块(Blocks)是HDFS物理上把数据分成不同的块. 数据块是HDFS的存储数据单位 2.数据切片:数据切片只是在逻辑上对输入进行分片, 并不会在...
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Hadoop深入学习：MapReduce作业提交和初始化
飞翔的荷兰人
05-27 329
之前已经学过了MapReduce接口编程模型及涉及的相关组件，本节我们主要学习MapReduce的作业提交过程和如何初始化作业这两部分的内容。 下面我们来熟悉一下MapReduce作业的提交和初始化的过程： [img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0085/0858/7984024f-ef2c-3672-8438-...
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