【转】hadoop概念-MapReduce各个执行阶段及Shuffle过程详解

最新推荐文章于 2024-06-29 17:01:13 发布
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分类专栏： Hadoop
博客主要围绕Hadoop概念展开，详细讲解了MapReduce各个执行阶段以及Shuffle过程，为了解Hadoop相关技术提供了关键信息。

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MapReduce中各个阶段的分析
wyqwilliam的博客
11-30 1万+
MapReduce中各个阶段的分析： 在MapReduce的各个阶段： 在文件被读入的时候调用的是Inputformat方法读入的。inputformat——>recordreader——>read（一行） 。在这里读入一行，返回的是(k,v）的形式，key是行号的偏移量，value的值是这一行的内容。 在上述的过程中，之后是调用map方法，将以上内容转换成正真的（key，v...
MapReduce的执行流程
登峰造极胡子球手
11-19 3093
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，分组，ComBine，合并等过程） shuffle是Mapreduce的核心，它分布在Mapreduce的map阶段和reduce阶段。一般把从Map产生输出开始到Reduce取得数据作为输入之前的过程称作shuffl...
MapReduce各个执行阶段
Rashaun`s blog
11-29 2397
（1）MapReduce框架使用InputFormat模块做Map前的预处理，比如验证输入的格式是否符合输入定义；然后，将输入文件切分为逻辑上的多个InputSplit，InputSplit是MapReduce对文件进行处理和运算的输入单位，只是一个逻辑概念，每个InputSplit并没有对文件进行实际切割，只是记录了要处理的数据的位置和长度。 （2）因为InputSplit是逻辑切分而非物...
MapReduce 图解流程超详细解答(1)-【map阶段】
MrCharles在优快云
01-05 6774
在MapReduce中，一个YARN 应用被称作一个job， MapReduce 框架提供的应用，master的一个实现被称作MRAppMaster MapReduce Job的时间线 MapReduce Job 运行的时间线： Map Phase:若干 Map Tasks 被执行Reduce Phase: 若干Reduce Tasks 被执行 reduce
mapreduce运行的5个阶段
热门推荐
chenzhikaida的专栏
10-26 2万+
mapreduce shuffle运行过程
"C:\Program Files\Java\jdk-17\bin\java.exe" -Didea.launcher.port=54222 "-Didea.launcher.bin.path=D:\hadoop\IntelliJ IDEA Community Edition 2018.3.6\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath "D:\hadoop\Hadoop\target\classes;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\client\hadoop-client-api-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\client\hadoop-client-runtime-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\client\hadoop-client-minicluster-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\common\hadoop-kms-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\common\hadoop-nfs-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\common\hadoop-common-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\common\hadoop-common-3.1.4-tests.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-nfs-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-rbf-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-3.1.4-tests.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-client-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-httpfs-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-rbf-3.1.4-tests.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-client-3.1.4-tests.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-native-client-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\hdfs\hadoop-hdfs-native-client-3.1.4-tests.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-hs-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-app-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-core-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-common-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-shuffle-3.1.4.jar;D:\hadoop\hadoop-3.1.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-c
最新发布
05-07
- `hadoop jar`：Hadoop执行入口 - `-D` 参数：动态配置MapReduce参数 - 末尾参数：程序自定义输入输出路径 #### 三、JDK-17兼容性问题 需注意： 1. Hadoop 3.1.4 官方支持最高JDK11，使用JDK-17需重新编译Hadoop...
Hadoop--MapReduce解析与案例
窃格拉瓦
08-16 558
一、MapReduce工作机制 整个mapeduce过程如图所示。在最高层，有以下5个独立的实体。 客户端，提交mapreduce作业 yarn资源管理器，负责协调集群上计算机资源的分配 yarn节点管理器，负责启动和见识集群中机器上的计算容器(container) mapreduce的application master，负责协调运行mapreduce作业的任务，它和mapreduce...
# 大数据技术之Hadoop(MapReduce)
qq_42637913的博客
08-22 630
# Hadoop(MapReduce) 1.MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架 2.优点： MapReduce 易于编程，良好的扩展性，高容错性，适合PB级以上海量数据的离线处理 3.缺点： 不擅长实时计算，不擅长流式计算， 1）不擅长DAG（有向无环图）计算 流式计算的输入数据是动态的，而MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化。 2）不擅长DAG（有向无环图）计算 多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出。 ...
4 Hadoop-Mapreduce
PhoenixLuo·的博客
05-03 893
目录 4.4 MapReduce 4.4.1 MapReduce 介绍 MapReduce 设计构思 4.4.2 MapReduce 编程规范 4.4.3 WordCount(经典案例） Step 1. 数据格式准备 Step 2. Mapper Step 3. Reducer Step 4. 定义主类, 描述 Job 并提交 Job 4.4.4 MapReduce 运行模式 集群运行模式 本地运行模式 （一般做测试用） 4.4.5 MapReduce 分区 Step 1. 定义
MapReduce shuffle过程详解！
蔡政洁的博客
10-12 9348
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执行过程详解
ximen_zhou的博客
05-31 4096
一、分析MapReduce执行过程      MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图： 二、Mapper任务的执行过程详解     每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，...
MapReduce阶段划分
disgocloser的博客
07-08 1119
MapReduce执行的4个阶段，分别为Split阶段—> Map阶段 —> Shuffle阶段 —> Reduce阶段。
MapReduce各阶段步骤
weixin_44870066的博客
07-28 2365
MapReduce各阶段步骤
MapReduce中各个阶段的分析（转自道法—自然老师）
follweme888的专栏
06-19 287
MapReduce中各个阶段的分析： 在MapReduce的各个阶段： 在文件被读入的时候调用的是Inputformat方法读入的。inputformat——>recordreader——>read（一行） 。在这里读入一行，返回的是(k,v）的形式，key是行号的偏移量，value的值是这一行的内容。 在上述的...
MapReduce的执行流程&排序
limenghao2002的博客
06-29 1932
MapReduce的执行流程&排序过程&溢写，环形缓冲区
MapReduce执行流程
m0_51388399的博客
03-20 4520
Read：读取阶段MapTask会调用InputFormat中的getSplits方法来对文件进行切片切片之后，针对每一个Split，产生一个流用于读取数据数据是以Key-Value形式来产生，交给map方法来处理。每一个键值对触发调用一次map方法Map：映射阶段map方法在获取到键值对之后，按照要求对键值对中的数据进行拆分解析，解析之后按照要求输出键值对形式的结果Collect：收集阶段MapTask拆分产生数据之后，并不是直接将数据传输给ReduceTask，而是会调用。
hadoop3 MapReduce执行过程（三）
吉他程序员的博客
11-15 3031
MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据。可以处理像什么单词统计，手机号流量统计啊等。 适用场景 数据统计，如:网站的PV、UV统计 搜索引擎构建索引 海量数据查询 复杂数据分析算法实现 不适用场景 OLAP 要求毫秒或秒级返回结果 流计算 流计算的输入数据集是动态的，而MapReduce是静态的 DAG计算 多个任务之间存在依赖关系，后一个的输
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