MapReduce 的 Shuffle流程

最新推荐文章于 2025-07-25 19:43:35 发布
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文章标签： mapreduce 大数据 shuffle ReduceTask MapTask
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文章详细阐述了HadoopMapReduce的工作流程，包括客户端的文件分块、MapTask的执行、内存缓冲区的溢出与排序、ReduceTask的分区数据获取及归并排序，最终进行逻辑运算的过程。

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

第一步：客户端提交任务对文件进行分块，默认block是128M

第二步：客户端把要进行map的数据发送给yarn，yarn获取判断需要多少MapTask()

第三步：MapTask收集我们map()方法输出的kv，放到环形内存缓冲区

第四步：在环形内存缓冲区在达到默认80%的时候就会开始往本地磁盘中不断溢出，可能会溢出多个文件

第五步：过个溢出文件会被合并成大的溢出文件

第六步：在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partition进行分区和针对key进行排序

第七步：ReduceTask根据自己的分区号，去各个MapTask机器上相应的结果分区数据

第八步：ReduceTask取到用一个分区的来自不同MapTask的结果文件，ReduceTask会将这些文件再进行合并（归并排序）

第九步：合并成大文件后，Shuffle的过程就结束了，后面就要进行ReduceTask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对Group,调用用户自定义的reduce()方法）

 

 

 

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MapReduce的shuffle流程是指在Map任务完成后，将输出结果按照键值对中的key进行分组，然后按照key的hash值进行排序，最后将数据发送到Reduce任务进行处理的过程。 具体流程如下： 1. Map任务将输出结果按照key进行分组，每个组称为一个分区（Partition）。 2. 每个分区的数据通过网络传输到Reduce任务所在的节点上，并按照key的hash值进行排序。 3. Reduce任务按照key的hash值顺序依次读取每个分区的数据，并将相同key的value进行合并，最终输出结果。 4. Reduce任务将处理结果写入到输出文件中，完成整个MapReduce任务的执行。 需要注意的是，shuffle过程是MapReduce任务中非常耗费时间和资源的一个环节，因此优化shuffle过程对于提高任务执行效率和性能至关重要。常见的优化措施包括使用本地磁盘缓存来减少网络传输，使用Combiner函数进行中间结果合并等。
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