MapReduce Shuffle and Sort职责

最新推荐文章于 2024-08-21 21:23:39 发布
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#大数据

本文主要介绍了MapReduce中分区的概念及其作用，即决定Mapper的输出如何分配到不同的Reducer。此外，还提到了Reducer接收到的数据会按Key进行排序。
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
第28课：彻底解密Spark Sort-Based Shuffle排序具体实现内幕和源码详解
大模型与Agent智能体
05-05 5372
第28课：彻底解密Spark Sort-Based Shuffle排序具体实现内幕和源码详解 本文根据家林大神系列课程编写http://weibo.com/ilovepains 为什么讲解Sorted-Based shuffle？2方面的原因： 一，可能有些朋友看到Sorted-Based Shuffle的时候，会有一个误解，认为Spark基于Sorted-Based Shuffle 它产出...
shuffle过程中sort总结
浩先生的博客
03-03 4631
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
07-10 267
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 2773
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
06-09 276
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...
Sort and Shuffle 排序和打乱
Geurney的专栏
07-20 2825
排序算法总结
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。
MapReduce Shuffle 原理以及优化
fffalconer的博客
06-19 484
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 1362
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
02-28 733
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...
MapReduce Shuffle 和 Spark Shuffle 详解
凌云网络之昂chan的博客
05-28 856
Shuffle简介 下图是MapReduce Shuffle的官方流程： shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分...
Hadoop MapReduce Shuffle and Sort
Nathan Yan
11-21 1098
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
04-16 243
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
10-23 549
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...
Hadoop : MapReduce中的Shuffle和Sort分析
漫天雪_昆仑巅
02-22 6515
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之shuffle过程
gan785160627的博客
07-20 233
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...
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
Spark Shuffle之Sort Shuffle
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介绍Spark Sort Shuffle
是MapReduce Shuffle的官方
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### 关于MapReduce Shuffle的官方资料和原理介绍 ...查阅链接为 [https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred_tutorial.html#Shuffle_and_Sort]...
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