Hadoop集群shuffle机制详解

最新推荐文章于 2022-03-14 17:55:49 发布

寒枫__梦

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分类专栏： hadoop-jar 文章标签： Hadoop-MR

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本文介绍MapReduce中MapTask的任务分配及文件读取过程。逻辑切片与MapTask一一对应，通过TextInputFormat的RecordReader接口LineRecordReader进行按行读取。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

map端的输入：
一个逻辑切片对应一个maptask任务，当一个逻辑切片被一个maptask拿到的时候，会调用TextInputFormat下的RecordReader(接口LineRecordReader)下的next（）方法进行文件读取，按行读取，每次读取偏移量和一行内容以

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VMware上基于centos系统完全分布式Hadoop集群的搭建详解

m0_73901987的博客

05-25

2428

这里的防火墙是需要关闭的，这是因为我们搭建的是完全分布式系统，需要多个节点来进行通信，如果不关闭后序可能出现防火墙拦截我们Hadoop的通讯信息，这里不需要害怕防火墙关闭导致有病毒传入或者非法用户的入侵，在后续我们会在基于Hadoop集群的外围搭建项目的防火墙。启动创建的虚拟机，点击界面的开启此虚拟机。执行下面的命令来进入到系统的IP配置文件中，如果是其他的Linux系统，配置文件的配置是不相同的，但里面的文件是一致的，这里就讲述centos系统的IP配置文件的目录。

Hadoop搭建集群

最新发布

m0_70405779的博客

08-04

1万+

Hadoop集群部署是为了实现分布式存储和计算，提高大数据处理的效率和性能。1.确定集群规模和硬件资源，选择合适的操作系统和Hadoop版本，进行网络配置，确保集群内各节点之间可以互相通信。2.设置各节点的环境变量，安装和配置Java环境以及其他必要的软件和工具。3.配置Hadoop的核心组件（如HDFS和YARN）和各节点角色（如NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等），完成集群的部署。

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Shuffle机制详解

weixin_45077780的博客

07-06

309

Shuffle机制 Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。如图：具体Shuffle过程详解，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）ReduceTa

MapReduce 原理之Shuffle机制

程序员学习圈

07-07

512

1.Shuffle机制 Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程（即将map输出作为输入传给reducer）称为shuffle。2.Partition分区(1) 问题引出：要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）(2) 默认partition分区public class HashPa...

shuffle机制和原理

萧念的博客

03-03

560

spark基础之shuffle机制和原理分析

案例 3 Hadoop集群Shuffle加密

Siobhan_Mxin的博客

03-10

2662

Hadoop集群Shuffle加密 hadoop加密报错解决 virtualbox修改硬盘大小

Shuffle机制流程原理

wenpan的博客

11-13

1397

基础知识： Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程（即将map输出作为输入传给reducer）称为shuffle。 shuffle阶段是从map方法输出数据以后开始到reduce方法输入数据之前结束。分区的数量 = ReduceTask数量 = 结果文件的数量首先是由map方法处理后的key/value对输入到环形缓冲...

Hadoop集群-WordCount运行详解.pdf

10-23

本篇文档深入浅出地介绍了Hadoop集群的WordCount运行详解，从MapReduce理论到WordCount程序的运行，再到源码分析，内容丰富且详细，对于想要入门和深入了解Hadoop分布式计算和MapReduce模型的读者来说，是一份宝贵的...

hadoop集群mapreduce例子共52页.pdf.z

10-29

《Hadoop集群MapReduce实战详解》 MapReduce是Apache Hadoop框架的核心组件之一，它为大规模数据处理提供了分布式计算模型。本资料“hadoop集群mapreduce例子共52页.pdf”详细介绍了MapReduce的工作原理、架构及其...

Hadoop MapReduce运行机制详解

3. **Shuffle与Combine（可选）**：中间键值对按照键进行局部聚合（Combine）操作，减少网络传输量和Reduce阶段的处理负担。 4. **Reduce阶段**：TaskTracker上的Reducer接收来自Mapper的中间键值对，按键进行分组...

Hadoop--Shuffle机制

q421533518的博客

03-31

248

Shuffle机制 Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程（即将map输出作为输入传给reducer）称为shuffle。 hadoop--shuffle机制.png Shuffle执行流程 Hadoop--MapReducer执行流程.png shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体shuffle过程详解，如下： ...

Shuffle详解

C_FuL的博客

09-16

1841

Shuffle过程是MapReduce的核心。Shuffle的意思是洗牌或者打乱，会使用Java的同学应该见过Java API里面的Collections.shuffle(list)方法，它会随机地打乱参数list里面的元素顺序。如果读者不知道MapReduce里面的Shuffle是什么，请看下图 Shuffle差不多就是从MapTask输出到ReduceTask输入的这一过程。在真实

shuffle简介

weixin_45216482的博客

03-14

4080

一、shuffle概述。 hadoop中mapper之后，reducer之前的阶段称之为shuffle，是mapreduce的核心。我们不用知道它的定义，只需要知道它的功能，以及它的优化。为什么会有shuffle？ hadoop中，map负责数据的初级拆分获取解析，reduce负责最终数据的集总，除了业务逻辑的功能外，其他的核心数据处理都是由shuffle来支持。 shuffle中有什么简单来说，shuffle中有三次的数据排序第一次是快速排序，这是因为第一...

【Hadoop】：Hadoop的shuffle（混洗）过程

hxcaifly的博客

11-08

1522

1. 前言 Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方，Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱，可能大家更熟悉的是Java API里的Collections.shuffle(List)方法，它会随机地打乱参数list里的元素顺序。如果你不知道MapReduce里Shuffle是什么，那么请看这张图：这张是官方对Shuffle过程的描述。但我可以肯定的是，单从这张图你基本...

草图之------HADOOP中的Shuffle原理

qq_42444621的博客

06-15

3999

Shuffle本意为洗牌，HADOOP 中意为将数据进行整理（核心机制：对数据进行分区，排序，缓存）--------------------------------------------小二上草图-----------------------------------------------------------客官：此图如此之草小二：大爷，路就是这么走，详情听我慢慢道来客官：速度，简单，大爷以...

Hadoop之分块、分片与shuffle机制详解

ZG_24的博客

06-11

4768

一分块（Block） HDFS存储系统中，引入了文件系统的分块概念（block），块是存储的最小单位，HDFS定义其大小为64MB。与单磁盘文件系统相似，存储在 HDFS上的文件均存储为多个块，不同的是，如果某文件大小没有到达64MB，该文件也不会占据整个块空间。在分布式的HDFS集群上，Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上。把File划分成Block，...

关于hadoop 的shuffle 过程详解及其调优（面试题常考）

weixin_43586713的博客

10-15

2046

MapReduce的shuffle流程Shuffle 机制 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冲区；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

对于Hadoop中shuffle的过程的理解

天妒的博客

07-21

770

Hadoop中shuffle分为两个过程 Map端的shuffle Map端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中，当写入的数据达到设定的阈值时，系统将会启动一个线程缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做spill。在spill写入之前，会先进行二次排序，首先根据数据所属的partition进行排序，然后每个partit...

通过腾讯shuffle部署对shuffle过程进行详解

chuanjiaoye5017的博客

05-21

393

摘要：腾讯分布式数据仓库基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,TDW计算引擎包括两部分：MapReduce和Spark，两者内部都包含了一个重要的过程—Shuffle。本文对Shuffle过程进行解析，并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较。腾讯分布式数据仓库（Tencent...

Hadoop集群详解：WordCount运行过程

"Hadoop集群详解与WordCount运行过程介绍" 本文详细阐述了Hadoop集群的工作原理和WordCount程序的运行机制，适合Hadoop初学者。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它基于Google的MapReduce编程模型，用于处理和...