MapReduce Shuffle and Sort职责

最新推荐文章于 2021-06-19 21:22:21 发布
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1。决定Mapper的输出到那个Reducer,是由Partition决定的
2。Reducer接收到的key都是排序好的
Sort and Shuffle 排序和打乱
Geurney的专栏
07-20 2801
排序算法总结
Hadoop(十八) MapReduce Shuffle
技术博客
08-21 701
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。
shuffle过程中sort总结
浩先生的博客
03-03 4584
写在前面的话： 新学期开学想重新复习一下Hadoop的知识，不断更新自己的知识库，在今天晚上阅读的过程中发现，有人已经总结了Mapreduce在shuffle过程中sort的实施。我以前从来都没有深入探究过sort过程应用的算法，以及sort的次数。今天我将其总结一下： 排序贯穿于Map任务和Reduce任务，是MapReduce非常重要的一环，排序操作属于MapReduce计算
MapReduce的工作机制
awe12arisdadfjkv的专栏
07-10 240
MapReduce作业的运行过程包含4个独立的实体： 1）Client:提交MapReduce作业.（2）JobTracker：协调作业的运行。（3）TaskTracker:运行作业划分后的Map任务或Reduce任务。（4）Shared FileSystem(一般为HDFS），用来在其他实体间共享作业文件。     1.作业的提交 Job的waitForCompletion(tru...
Hadoop 之 Shuffle and Sort
乄浅醉的专栏
05-31 2728
Mapreduce 确保每个reducer的input都是按照key 排序的。系统将 map ouputs 变成 reduce inputs输入的过程被称为 shuffle。shuffle是Mapreduce的 心脏，是奇迹发生的地方。Map side当 map函数开始产生输出时，并不简单的将它写到磁盘。它利用buffer的方式写到内存，并除以效率的考虑，进行预排序。 每个map任务都有一个环形的
spark的shuffle（hash shuffle and sort shuffle）
hyy_blog
06-09 251
可以对比hadoop shuffle spark是对mapreduce的封装 SparkShuffle： SparkShuffle概念 reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value，然后生成一个新的RDD，元素类型是<key,value>对的形式，这样每一个key对应一个聚合起来的value。 问题：聚合之前，每一个key对应的value不一定都是在一个partition中，也不太可能在同一个节点上，因为RDD是分布式的弹性...
MapReduce的Shuffle和Sort阶段详解
freefish_yzx的博客
08-23 3707
本文来自：http://blog.youkuaiyun.com/DianaCody/article/details/39502917 一、MapReduce 总体架构         整体的Shuffle过程包含以下几个部分：Map端Shuffle、Sort阶段、Reduce端Shuffle。即是说：Shuffle 过程横跨 map 和 reduce 两端，中间包含 sort 阶段，就是数据从 m
MapReduce Shuffle 原理以及优化
fffalconer的博客
06-19 434
MapReduce Shuffle 原理以及优化 文章目录MapReduce Shuffle 原理以及优化1、MapReduce 编程模型2、MapReduce 的实现原理3、MapReduce 过程优化 1、MapReduce 编程模型 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序； 数据以一条记录为单位经过 map 方法映射成KV，相同的key为一组，这一组数据调用一次 reduce方法，在方法内迭代计算着一组数据。 2、MapReduce 的实现原理 Client
MapReduce 的 Shuffle 机制
weixin_44387652的博客
02-25 1304
MapReduce 的 Shuffle 机制1、概述2、主要流程3、详细流程4、流程图5、MapReduce 超详细执行流程解读 1、概述 1、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。 2、Shuffle: 数据混洗 ——（核心机制：数据分区，排序，局部聚合，缓存，拉取，再合并排序）。 3、具体来说：就是将 MapTask 输出的处理结果数据，按照 Partitioner 组件制定的规
Hadoop MapReduce Shuffle 过程解析
超越时代
02-28 700
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 MapReduce Shuffle and Sort
Nathan Yan
11-21 1081
Hadoop 确保每个reduce 的输入都是按 key 排序的。系统执行排序的过程称为shuffle. Map 端，map 产生输出时，并不是简单的把数据写到磁盘。会先缓冲在内存中，并进行一些预排序。 每个map 任务都有一个环形内存缓冲区，默认为100M，通过io.sort.mb设置，一旦缓冲区内容达到80%(io.sort.spill.percent，设置为0.80)，后台线
shuffle & sort解释
BlackWing
04-16 230
转载请标明出处：http://blackwing.iteye.com/blog/1848401 MR任务，充分利用了缓存进行读写。 1）map端 每个map任务，都会先把数据写到一个环形缓存中，该缓存默认大小是100MB，由io.sort.mb（默认值是100MB）和io.sort.spill.percent（默认值是0.8）共同决定。在默认情况下，当缓存达到80MB时，后台线程就开...
hadoop 二次排序
沐码人
10-23 522
MapReduce做排序还需要理解一下MapReduce过程中，非常magic的过程Shuffle and Sort.   Shuffle and Sort过程解析   如上图，Shuffle的过程包括了Map端和Reduce端。 Map端 Input Split分配给Map Map进行计算，输出[key, value]形式的output Map的输出结果缓存在内存里 内...
Shuffle过程详解
至道
06-15 1万+
Shuffle过程详解      Shuffle过程是MapReduce的核心，最近看了很多资料，网上说法大体相同，但有些地方有一点点出入，就是各个阶段的执行顺序 总个shuffle过程可以看做是从map输出到reduce输入的这个中间过程，在这个中间过程中，经过了一系列的步骤     下面看看官方给出的图     Map端 下面是我画的一张图    1.In
Hadoop : MapReduce中的Shuffle和Sort分析
漫天雪_昆仑巅
02-22 6483
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
mapreduce------shuffle过程解析
weixin_42871236的博客
11-07 535
Mapreduce程序分为五个阶段： input map shuffle reduce output 其中shuffle是Mapreduce的核心，它的主要职责是把map的输出结果有效的·传送到reduce端。其过程分为map端和reduce端的操作。对shuffle过程的理解尤为重要，mapreduce的优化通常是对shuffle过程进行优化，shuffle过程在面试中也会经常问到。 对shuf...
Spark Shuffle之Sort Shuffle
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u011564172的博客
05-27 1万+
介绍Spark Sort Shuffle
MapReduce之shuffle过程
gan785160627的博客
07-20 214
shuffle的主要职责是将map任务产生的输出，按照partitioner组件制定的规则，分发给reduce任务。 主要分为3个过程，map端的spill过程，reduce端的copy和sort过程。 1.spill过程 map任务不断地以&lt;K,V&gt;对的形式把结果输出到内存的一个数据结构中，这个数据结构叫Kvbuffer，是一个字节数组。 Kvbuffer不仅存数据，也保存对...
是MapReduce Shuffle的官方
最新发布
04-04
### 关于MapReduce Shuffle的官方资料和原理介绍 MapReduce 的核心思想在于其编程模型能够将大规模数据集分解成更小的任务并行处理，而 Shuffle 阶段则是连接 Map 和 Reduce 两个主要阶段的关键部分。Shuffle 主要负责从 Map 输出的数据中提取键值对，并将其传递给相应的 Reducer 实例进行进一步处理[^1]。 #### 官方文档资源 Apache Hadoop 提供了详细的官方文档来解释 MapReduce 及其各个组成部分的工作机制。以下是几个推荐的参考资料路径： - **Hadoop MapReduce Tutorial**: 此教程提供了有关如何设置、运行以及优化 MapReduce 工作流的基础指导，其中包括 Shuffle 阶段的具体实现细节。访问地址为 [https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html](https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html)[^4]。 - **Hadoop Shuffle and Sort Mechanism**: 更加专注于 Shuffle 和排序机制的技术说明可以在 Apache Hadoop 开发者指南中找到。这部分内容详细介绍了数据分区、序列化与反序列化的内部操作逻辑。查阅链接为 [https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred_tutorial.html#Shuffle_and_Sort](https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred_tutorial.html#Shuffle_and_Sort)[^2]。 #### Shuffle 原理概述 Shuffle 是指在 MapReduce 中间阶段发生的复杂数据传输过程。此过程中涉及多个子步骤，包括但不限于写入本地磁盘缓存、合并相同 key 的 value 列表以及通过网络发送至目标节点等环节。这些动作共同构成了完整的 Shuffle 流程[^3]。 另外需要注意的是，在实际部署环境中调整某些关键参数会对性能产生显著影响。例如 `mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize` 和 `mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize` 参数决定了输入文件被分割的方式，从而间接影响到最终生成的 Mapper 数量及其负载均衡情况[^5]。 ```python # 示例代码展示如何自定义 Split 大小配置项 from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = (SparkConf() .setAppName("CustomSplitExample") .setMaster("local[*]") .set("mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize", "67108864") # 设置最小 split size 为 64MB .set("mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize", "134217728")) # 设置最大 split size 为 128MB sc = SparkContext(conf=conf) data_rdd = sc.textFile("/path/to/large/input/file.txt") result = data_rdd.map(lambda line: process_line(line)).reduceByKey(sum).collect() print(result) ``` 上述脚本片段展示了如何利用 PySpark API 来设定自定义的 InputFormat 分片策略，进而可能改善后续 Shuffle 行为的表现效果。
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