MapReduce中的Shuffle过程

最新推荐文章于 2025-05-05 20:01:22 发布
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文章标签： hadoop mapreduce
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Shuffle在MapReduce中扮演关键角色，主要为负载均衡的重新分区、全局排序和分组提供支持。Map端通过内存快排和磁盘归并进行Spill和Merge操作；Reduce端则进一步进行归并，加速分组过程。只有当聚合或排序需求时，程序才会执行Shuffle。这一过程对于提升大数据处理效率至关重要。

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为什么要设计Shuffle？

设计目的：为了实现对多台机器上的所有数据整体分组

什么时候会用到Shuffle？

负载均衡重新分区、全局排序、全局分组

为什么会有排序？

为了加快分组.

 Map端Shuffle
	Spill：内存，快排
	Merge：磁盘，归并
Reduce端Shuffle
	Merge：磁盘，归并，为了加快分组

MapReduce中只有聚合或者排序的需求，才让程序走Shuffle过程

msWeiwenbo
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Shuffle过程是MapReduce框架中不可或缺的一部分，它确保了Map阶段输出的数据能够有序、高效地传递给Reduce阶段。通过对Shuffle过程的深入了解和优化，可以显著提升MapReduce作业的性能。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章MapReduce Shuffle源码解读MapReduce的Shuffle过程的七大操作。
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简述Mapreduce的Shuffle过程
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