MR的shuffer过程

最新推荐文章于 2025-02-28 16:01:16 发布
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分类专栏： MapReduce 文章标签： mapreduce hadoop
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MapReduce的Split过程由任务切片、文件大小和配置参数决定，splitSize根据minSize和maxSize计算。大文件split通常等于blockSize以充分利用并行度，而小文件可能导致过多map任务，可以通过自定义InputFormat减少map数量。Shuffle阶段涉及分区、分组和排序，key通过hashcode取模决定 reducer 处理，并按key排序。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

图例：


map个数：由任务切片spilt决定的，默认情况下一个split的大小就是block
由参与任务的文件个数决定的 
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MapReduce Input Split（输入分/切片）详解
光于前裕于后的博客
04-14 3万+
看了很多博客，感觉没有一个说的很清楚，所以我来整理一下。 Hadoop 2.x默认的block大小是128MB，Hadoop 1.x默认的block大小是64MB，可以在hdfs-site.xml中设置dfs.block.size，注意单位是byte。 分片大小范围可以在mapred-site.xml中设置，mapred.min.split.size mapred.max.split.size，minSplitSize大小默认为1B，maxSplitSize大小默认为Long.MAX_VALUE = 92
MapReduce的分区 （Partition）
qq_41975699的博客
12-12 2057
在MapReduce中，数据进行map转换后，根据map后数据的key值进行散列派发。同一个分区的数据会发送到同一个Reduce中去处理。
mapreduce中Partitioner数量与reducetask数量对结果影响
qq_35699475的博客
07-21 5789
图中可以看出Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce。 1.现在测试一下第一种情况，Partition数量为1，返回值0，reduce数量为3。 设置reduce数量 设置Partition数量 结果输出3个文件，但只有part-r-00000有内容，其它两个为0字节。 2.现在测试一下第二种情况，Partition数量为1
map任务split切片 reduce个数 partition
旧时明月
07-26 2084
mapreduce（map和reduce个数） map任务split切片 reduce个数 partition map个数：由任务切片spilt决定的，默认情况下一个split的大小就是block 由参与任务的文件个数决定的  number of splits:1 对于大文件，一般选择split=block，如果split 对于小文件，默认一个文件启动一个map，这样
Hadoop
qq_41893505的博客
02-28 1030
构成了一个强大的大数据处理架构。同时，围绕 Hadoop 发展出了 Spark、Hive、Flink、Kafka 等生态组件，使其在。YARN 是 Hadoop 2.0 引入的资源管理系统，主要负责任务调度和资源管理。MapReduce 是 Hadoop 早期的计算框架，采用。HDFS 负责存储大规模数据，采用。Hadoop 的核心架构主要包括。
MapReduce -partition数据分区机制/MapReduce输出结果文件的个数探究
weixin_45251179的博客
05-08 440
默认情况下，MapReduce是只有一个reducetask来进行数据的处理。这就使得不管输入的数据量有多大，最终的结果都是输入到一个文件中。 当改变reducetask的个数时就会涉及到分区的问题.
MR过程和Shuffle详解
weixin_44824330的博客
10-11 1896
一 MR 过程 MR框架是使用InputFormat为map所需的数据进行预处理，并为其提供数据。两个功能：切片，封装keyvalue 因为InputSplit为逻辑切分而非物理拆分，所以说还需要RecoderReader根据InputSplit中的信息里处理InputSplit中的具体信息，加载数据并转换为合适的Map任务的keyvalue，输入给Map任务 Map是自定义的逻辑，根据In...
Spark之RDD内核原理，MR的原理计算回顾,RDD的洗牌（shuffle）过程，RDD优化之避免shuffle过程
qq_55006020的博客
10-13 960
MR的原理计算回顾，RDD的洗牌（shuffle）过程，哈希计算与排序计算，RDD优化之避免shuffle过程，并行度介绍，资源并行度与数据并行度
MapReduce shuffle过程详解！
蔡政洁的博客
10-12 9296
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详解Shuffle过程
08-04
MapReduce详解Shuffle过程 MapReduce是Hadoop生态系统中的一种分布式计算框架，而Shuffle过程是MapReduce的核心部分。Shuffle过程是将map task的输出结果传送到reduce task的过程，顾名思义，Shuffle就是洗牌或弄乱...
MR 的shuffle机制
qq_25460227的博客
08-01 2028
mapreduce高级特性及shuffle 第一节：shuffle机制 1.1 概述 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；shuffle:洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；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...
mapsplit：将OSM数据分割为可移植切片格式的快速方法
02-02
一般 MapSplit是一个小型应用程序，用于将较大的OpenStreetMap数据文件拆分为图块。 它之所以出现，是因为需要一种快速的方法来分割OSM地图文件，以使用OSM2World（ ）渲染3D瓷砖，该文件最初由Peter Barth于2011年创建。 虽然从概念上类似于“矢量图块”，但MapSplit生成的图块包含未处理，未修改和完整的OSM数据。 如果输入文件也是这样，则生成的图块对于路节点是参考完整的。 如果设置了metadata选项，则切片可以用作支持该格式的编辑器（例如 ）的只读OSM源。 MBTiles输出 以较高的缩放级别平铺较大的区域将导致大量文件（成千上万个），这不仅麻烦，而且速度很慢。 对于此类用例，首选的输出格式是 。 为了使内容易于被应用程序识别和使用，我们设置了以下元数据字段： 格式为application / vnd.openstreetmap.data + pbf （请注意，这不是注册的mime类型） minzoom和maxzoom last___date添加的最年轻的OSM元素的时间戳记，以UNIX时代以来的秒数为单位 请勿将此格式与
#map函数 #split
Eden0119_的博客
03-24 1093
lst = list(map(int,input().split())) 2 3 4453 6#输入 print(lst) [2, 3, 4453, 6]#结果 #将输入split（分开） 再将分开的元素按照int函数转化成实数list函数转成一个列表 map就是将后面的序列用前面的函数执行一遍输出 记住一个要点split分割字符串以空格为标识分割若无空格不分割 a ...
split()、splice()、reduce()和reduceRight()
下雨打伞干嘛的博客
01-02 451
split() 这个方法会根据传入的分隔符将字符串拆分成数组。作为分隔符的参数可以是RegExp对象。（字符串分隔符不会被这个方法当成正则表达式。）还可以传入第二个参数，即数组大小，确保返回的数组不会超过指定大小。来看下面的例子： let colorText = "red,blue,green,yellow"; let colors1 = colorText.split(","); // ["red","blue","yellow"] let colors2 = colorText.split(",",
MapReduce作业的map任务个数（split）如何确定
weixin_35792948的博客
10-26 3589
MapReduce作业map任务的个数是根据输入文件的分片（split）个数决定的，一个split对应一个map任务。 这个个数是在作业提交到RM之前就确定了，我们以hadoop 3.1.0版本为例，深入源码看一下： Job.submit() -> JobSubmitter.submitJobInternal() -> writeSplits() -> writeNewSplit...
python函数map和split函数
u014000283的博客
11-25 5971
split() 参数： str – 分隔符，默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。 num – 分割次数。默认为 -1, 即分隔所有。 返回值： 返回分割后的字符串列表。 map() 参数 function – 函数 iterable – 一个或多个序列 返回值 Python 2.x 返回列表。 Python 3.x 返回迭代器 m,n=map(int,input().sp...
map和reduce 个数的设定 （Hive优化）经典
caodaoxi的专栏
12-25 669
一、   控制hive任务中的map数:  1.   通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。  主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过setdfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)； 2.   举例：  a)   假设input目录下有1个文件a
map() 、split(" ")、reverse()、join（）
weixin_45735157的博客
03-29 537
一、map() array.map(function(currentValue,index,arr), thisValue)，里面是函数，数组中的每个元素都会执行这个函数 map() 方法返回一个新数组，数组中的元素为原始数组元素调用函数处理后的值。 map() 方法按照原始数组元素顺序依次处理元素 二、split(" “) 1、“hello”.split(”") //可返回 [“h”, “e”,...
组合键的辅助排序和统计以及split数量，map任务数量，reduce任务数量之间的关系
ASN_forever的博客
07-30 967
split的数量与map task的数量是相等的，有几个split就有几个map task。但reduce的数量与split和map task之间没有必然联系。reduce的数量与分区的数量有关系。要设置reduce的数量，可以通过定义新的分区类并重写其分区方法getPartition()，同时调用job.setNumReduceTasks(num)来实现。 输入一个文件，如果文件很小则只产生一...
spark和mr的shuffle区别
最新发布
03-27
<think>好的，我现在要回答用户关于Spark和MapReduce的Shuffle区别的问题。首先，我需要回忆一下两者的基本概念和工作原理。 MapReduce的Shuffle阶段发生在Map任务和Reduce任务之间。记得Shuffle的主要作用是传输Map输出的数据到Reduce节点，并进行排序和合并。MapReduce的Shuffle过程是磁盘密集型的，每个Map任务都会将输出写入磁盘，然后Reduce任务通过网络拉取这些数据。这可能会造成较高的I/O开销，尤其是在数据量大的情况下。 然后是Spark的Shuffle。Spark的架构和MapReduce不同，它基于内存计算，但Shuffle阶段仍然可能涉及磁盘操作。Spark的Shuffle机制更灵活，允许不同的策略，比如Hash Shuffle和Sort Shuffle。早期版本中，Hash Shuffle会产生大量小文件，影响性能，而Sort Shuffle通过合并文件减少了这个问题。Spark在内存不足时会溢写到磁盘，但会尽量优化数据存储和处理，减少磁盘I/O次数。 接下来需要比较两者的区别。首先，数据处理方式：MapReduce每个阶段结束后数据都落盘，而Spark优先使用内存。然后，排序机制，MapReduce在Shuffle时必须排序，而Spark不一定，除非需要。还有容错方面，MapReduce通过磁盘持久化数据，容错容易，而Spark依赖RDD的血缘关系，失败时重新计算，但Shuffle数据可能也需要持久化到磁盘。性能方面，Spark通常更快，因为内存使用更多，减少磁盘访问次数。 可能还需要提到优化机制，比如Spark的Tungsten项目优化了序列化和内存管理，进一步提升了Shuffle效率。而MapReduce的优化可能更多在任务调度和合并阶段。 需要注意用户可能对技术细节不太熟悉，所以要用通俗易懂的语言，同时保持准确性。结构上先分点概述，再详细解释每个区别，帮助用户逐步理解。同时要确保LaTeX格式正确，比如变量用$符号包裹，独立公式用$$，但在这个问题中可能涉及较少数学公式，但如果有的话要注意格式。 最后检查是否有遗漏的重要区别，比如Shuffle的数据管理、网络传输优化、或者框架设计差异导致的影响。确认回答结构清晰，逻辑连贯，符合用户的要求。</think>Spark与MapReduce的Shuffle机制区别主要体现在以下方面，按执行流程逐步分析： --- ### 1. **数据处理方式** - **MapReduce** - **强制落盘**：每个Map任务完成后，输出数据必须写入磁盘，Reduce任务通过HTTP拉取数据（涉及多次磁盘I/O）。 - **两阶段固定流程**：严格遵循`Map → Shuffle → Reduce`，阶段间通过磁盘交互，容错性强但效率低。 - **Spark** - **内存优先**：优先将数据保留在内存中，仅在内存不足时溢写（Spill）到磁盘。 - **流水线优化**：支持多个连续操作（如`map → filter → reduceByKey`）在内存中合并执行，减少磁盘交互次数。 --- ### 2. **排序机制** - **MapReduce** - **强制全排序**：Shuffle阶段默认对Map输出的键值对进行全排序（需`Comparator`类），排序完成后才触发Reduce计算。 - 公式示例（排序复杂度）： $$T_{\text{sort}} = O(n \log n) \quad \text{（n为数据量）}$$ - **Spark** - **按需排序**：仅当操作需要时（如`sortByKey`）才会排序。例如`reduceByKey`默认使用哈希聚合，避免全排序开销。 - **可配置性**：允许开发者选择`HashShuffle`（不排序）或`SortShuffle`（排序后合并文件）。 --- ### 3. **容错机制** - **MapReduce** - **依赖磁盘持久化**：Shuffle数据落盘后，任务失败可直接从磁盘恢复，但牺牲性能。 - **Spark** - **血缘（Lineage）+ 检查点**：通过RDD血缘关系重新计算丢失的分区，但对Shuffle数据仍需落盘持久化（`shuffle write`阶段输出写入磁盘）。 --- ### 4. **性能对比** - **I/O效率** - MapReduce：多次读写磁盘（Map写磁盘 → Reduce读磁盘），延迟高。 - Spark：减少磁盘交互次数，内存计算显著提升速度（实测比MapReduce快10-100倍）。 - **网络传输优化** - Spark采用**Netty框架**（基于NIO），减少连接开销；MapReduce使用HTTP协议，效率较低。 --- ### 5. **扩展性与灵活性** - **MapReduce** - 固定Shuffle逻辑，仅支持Map和Reduce两种算子，扩展性受限。 - **Spark** - 支持丰富的算子（如`join`、`groupBy`），且允许自定义`Partitioner`控制数据分发逻辑。 --- ### 总结对比表 | 特性 | MapReduce | Spark | |---------------------|--------------------------------|--------------------------------| | **数据存储** | 强制落盘 | 内存优先，按需溢写 | | **排序开销** | 全排序（必选） | 按需排序 | | **网络传输** | HTTP协议 | Netty（NIO） | | **容错** | 磁盘持久化 | 血缘 + 检查点 | | **Shuffle粒度** | 文件级（粗粒度） | 分区级（细粒度） | | **适用场景** | 批处理（离线大数据） | 迭代计算、实时流处理 | --- ### 关键结论 Spark通过内存计算、按需排序和细粒度优化，显著减少了Shuffle开销，适用于需要低延迟的场景；而MapReduce的稳定性与强容错性更适合离线批处理。
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