MapReduce的Shuffle过程

最新推荐文章于 2024-08-21 21:23:39 发布
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Shuffle机制
1.Map方法之后Reduce方法之前这段处理过程叫Shuffle.
2.Map方法之后,数据首先进入到分区方法,把数据标记好分区,然后把数据发送到环形缓存区;环形缓冲区默认大小100m,环形缓冲区达到80%时,进行溢写;溢写前对数据进行排序,排序按照对key的索引进行字典顺序排序,排序的手段快排;溢写产生大量溢写文件,需要对溢写文件进行归并排序;对溢写的文件也可以进行Combiner操作,前提是汇总操作,求平均值不行.最后将文件按照分区存储到磁盘,等待Reduce端拉取.
3.每个Reduce拉取Map端对应分区的数据.拉取数据后先存储到内存中,内存不够了,再存储到磁盘.拉取完所有数据后,采用归并排序将内存和磁盘中的数据进行排序.在进入Reduce方法前,可以对数据进行分组操作.

Hadoop（三）——MapReduce④Shuffle机制
zz60708320的博客
10-18 320
reduce task 一般来说，有多少个reduce task，就会产生多少个结果文件。 默认情况下，shuffle分发的规则叫分区，其策略是调用Partition的实现类 hashpartitioner。则无论存在多少种数据，其最终结果均为0或1，并分别分发给task0或task1。 要想修改reduce task数量，首先需要自定义一个partitioner的类，并继承Partitione...
MapReduce shuffle过程详解！
蔡政洁的博客
10-12 9436
目录一、MR的shuffle过程二、Map shuffle三、Reduce shuffle 一、MR的shuffle过程 MR的shuffle过程： input -> map -> shuffle -> reduce ->output MR的原理图： 二、Map shuffle 1.map()的数据会写入到内存（环形缓冲区：默认大小：100mb），当数据达到缓冲区总容量的80%（阈值）时，会将我们的数据spill到本地磁盘 1）分区（partitioner）：分
MapReduce的shuffle过程
星空下的那个人影
04-26 299
Map方法之后Reduce方法之前这段处理过程叫Shuffle； Map方法之后，数据首先进入到分区方法，把数据标记好分区，然后把数据发送到环形缓冲区； 环形缓冲区默认大小100m，环形缓冲区达到80%，进行溢写； 溢写之前对数据进行排序，排序按照对key的索引进行字典顺序排序，排序的手段是快排； 溢写产生大量溢写文件，需要对溢写文件进行归并排序； 对溢写文件也可以进行Combiner操作，前提是汇总操作，求平均值不行; 最后将文件按照分区存储到磁盘，等待Reduce端拉取； 每个Reduce拉取Ma...
Hadoop框架之——Mapreduce的Shuffle机制
weixin_45417821的博客
08-07 188
Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle 如下： 1）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中 2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件 3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件 4）在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序 5）ReduceTask根据自己的分区号，去各个MapTask机器上取相应的结果分区数据 6）ReduceTask会取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件，R
Shuffle过程与机制
gym02的博客
03-21 366
概述：Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程被称为Shuffle。 Shuffle过程： 1.Partition 分区 2.Sort 分组 MapSort GroupSort 3.Combiner Map合并 过程图解： Shuffle是MR处理流程中的一个过程，步骤分散在map和reduce节点上。整体上分为三个操作： 1.分区partition为map Task阶段。 2...
简单搞定Shuffle机制运行原理
github_36444580的博客
07-16 9665
2.4.1 概述 1）mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle； 2）shuffle: 洗牌、发牌（核心机制：数据分区、排序、缓存）； 3）具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分区和排序。
MapReduce shuffle过程详解
thinkhui的专栏
03-25 9868
一、MapReduce计算模型 MapReduce计算模型主要由三个阶段构成：Map、Shuffle、Reduce。 Map是映射，负责数据的过滤分法，将原始数据转化为键值对；Reduce是合并，将具有相同key值的value进行处理后再输出新的键值对作为最终结果。为了让Reduce可以并行处理Map的结果，必须对Map的输出进行一定的排序与分割，然后再交给对应的Reduce，而这个将Map输出进...
MapReduce Shuffle 过程详解
qq_43528451的博客
03-08 713
MapReduce Shuffle 过程详解 一、回顾 Shuffle功能 分区 问题：MapReduce中Reduce的设计本身是为了实现聚合，所以Reduce进程默认只会启动一个 单个ReduceTask如果处理的数据量过多，会导致性能较差，或者资源不足导致程序运行失败 功能：每个分区就是一个ReduceTask进程，允许启动配置多个分区，多个ReduceTask 通过多个分区来并行处理数据，通过分布式Reduce过程来解决资源和性能问题 应用：判断ReduceTask处理的
MapReduce Shuffle 过程图解 Xmind文件
11-29
MapReduce Shuffle 过程图解 Xmind文件
Hadoop MapReduce Shuffle 过程解析
超越时代
02-28 715
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
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技术博客
08-21 738
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过程详解与调优指南
“MapReduce shuffle过程剖析及调优” MapReduce是Hadoop生态系统中的核心组件，用于处理大规模数据并行计算。在MapReduce模型中，数据从Mapper阶段经过shuffle阶段传递到Reducer阶段，以实现基于key的聚合操作。...
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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...
维度和度量
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维度和度量 维度:即观察数据的角度.比如员工数据,可以从性别角度来分析,也可以更加细化,从入职时间或者地区的维度来观察.维度是一组离散的值,比如说性别中的男和女,或者时间维度上的每一个独立的日期.因此在统计时可以将维度值相同的记录聚合在一起,然后应用聚合函数做累加/平均/最大和最小值等聚合计算. 度量:即被聚合(观察)的统计值,也就是聚合运算的结果.比如说员工数据中不同性别员工的人数,又或者说...
Kafka分区分配策略
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在Kafka内部存在两种默认的分区分配策略:Range和RoundRobin. Range是默认策略.Range是对每个Topic而言的(即一个Topic一个Topic分),首先对同一个Topic里面的分区按照序号进行排序,并对消费者按照字母顺序进行排序.然后用Partitions分区的个数除以消费者线程的总数来决定每个消费者消费几个分区.如果除不尽,那么前面几个消费者线程将会多消费一个分区. R...
数据仓库工具箱
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02-03 1829
Kimball经典之作 前言 如果没有对海量数据进行科学分析的能力，沃尔玛的老板再精明，也绝对想不到“啤酒与尿布”这两个风马牛不相及的东西之间还有着千丝万缕的联系。而将它们放在一起，竟然增加了啤酒的销量，可见数据分析的巨大威力。 对于数据仓库来说，业务需求才是第一位的。 产业界已经认定，维度模型是为数据仓库用户提交数据德最可行的技术手段。 联机事务处理(OLTP, Online Transaction Processing) 在线分析处理(OLAP,Online Analystic Processin
MapReducer扩展案例---TopN案例
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TopN案例 1．需求 对需求2.3输出结果进行加工，输出流量使用量在前10的用户信息 （1）输入数据 13470253144 180 180 360 13509468723 7335 110349 117684 13560439638 918 4938 5856 13568436656 3597 25635 29232 13590439668 1116 954 2070 13630577991 ...
求各区域点击量Top3商品统计
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06-18 805
rank函数说明 rank()排序相同时会重复,总数不会变. dense_rank() 排序相同时会重复,总数会减少 dense_rank() row_number() 会根据顺序计算 求各区域 点击量Top3 商品统计 写sql操作 需求三： 求各区域 点击量Top3 商品统计 1 需求简介 计算各个区域前三大热门商品，并备注上每个商品在主要城市中的分布比例，...
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