mapreduce工作流程（*****）

最新推荐文章于 2025-01-09 14:41:16 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-09 14:41:16 发布 · 137 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#面试

本文深入探讨MapReduce的工作流程，重点解析Shuffle阶段如何确保数据按键排序，为Reduce阶段提供有序输入。理解这一核心机制对于优化大数据处理至关重要。

Map工作流程

Reduce工作流程

 

 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。

官网

详细展开

mapreduce 工作流程
qq_58309003的博客
09-06 996
MapReduce 就是将输入进行分片，交给不同的 Map 任务进行处理，然后由 Reduce 任务合并成最终的解。 MapReduce 的实际处理过程可以分解为 Input、Map、Sort、Combine、Partition、Reduce、Output 等阶段，具体的工作流程如图 1 所示。 在 Input 阶段，框架根据数据的存储位置，把数据分成多个分片（Splk），在多个结点上并行处理。 Map 任务通常运行在数据存储的结点上，也就是说，框架是根据数据分片的位置来启动 Map 任务的，而不是把数据
MapReduce工作流程
Wuyikkk的博客
02-17 8644
1、Mapper的map()方法传来的<k,v>数据会先进入环形缓冲区kvbuffer（内存中首尾相连的数据结构，环形缓冲区由数据区和索引区组成），当kvbuffer中的数据达到80%，就会发生溢写。 2、溢写前，kvbuffer会对缓冲区内的数据进行快排，先按分区编号排序，再按map的key排序。（排序只会改变索引区索引的顺序，不会改变数据区的数据） 3、溢写多次，就会产生多个磁盘文件file.out，和索引文件file.out.index。 4、多个溢写文件会合并成一个文件（通过归并排序）.
mapreduce工作流程
qq_40693443的博客
06-30 387
1.3 mapreduce工作流程 官方给的定义：系统执行排序、将map输出作为输入传给reducer的过程称为Shuffle。（看完是不是一脸懵逼）通俗来讲，就是从map产生输出开始到reduce消化输入的整个过程称为Shuffle。如下图用黑线框出的部分： 圆形缓冲区介绍： 每一个map任务都会有一个圆形缓冲区。默认大小100MB（io.sort.mb属性）阈值0.8也就是80MB(mapreduce.map.sort.spill.percent属性指定） , 一旦达到阈值一个后台线程开始把内容写到(s
mapreduce的工作流程
不言尘世
06-16 1056
MapReduce 就是将输入进行分片，交给不同的 Map 任务进行处理，然后由 Reduce 任务合并成最终的解。 MapReduce 的实际处理过程可以分解为 Input、Map、Sort、Combine、Partition、Reduce、Output 等阶段，具体的工作流程如图 1 所示。 在 Input 阶段，框架根据数据的存储位置，把数据分成多个分片（Splk），在多个结点上并行处理。 Map 任务通常运行在数据存储的结点上，也就是说，框架是根据数据分片的位置来启动 Map 任务的，而不是把数据
MapReduce 工作流程
weixin_44966780的博客
12-03 333
MapReduce 工作流程 MapReduce详细工作流程（一） MapReduce详细工作流程（二） 上面的流程是整个 MapReduce 最全工作流程，但是 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： （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 Partition
MapReduce完整工作流程
最新发布
心动的博客
01-09 1564
1. 拆-split逻辑切片--任务切分。FileInputFormat--split切片计算工具 FileSplit--单个计算任务的数据范围。Partitioner.getPartition(k,v,reduceTask数量)--分区号。③ 将key相同的多个value--->[v,v,v,v]3. mapper.map执行完毕后，输出k-v，调用k-v的分区计算。① 读取k-v{分区号}，对溢写范围内的数据进行排序。① 将多个溢写文件合并成1个有序---归并排序。k(偏移量)-v(行数据)
MapReduce执行流程
03-04
执行reduce任务，将任务输出保存到HDFS若对流程细节进行深究，可以得到这样一张流程图从生命周期的角度来看，mapreduce流程大概经历这样几个阶段：初始化、分配、执行、反馈、成功与失败的后续处理每个阶段所做的...
Hadoop三大框架之MapReduce工作流程
five小点心的博客
02-07 4722
Hadoop三大框架之MapReduce工作流程
MapReduce概述及工作流程
热门推荐
yaya_jn的博客
09-20 1万+
Map：1、根据业务需求处理数据并映射为KV模型2、并行分布式3、计算向数据移动Reduce：1、数据全量/分量加工2、Reducer中可以包含不同的key 分区的范围大于分组3、相同分区的Key汇聚到一个Reducer中4、“相同”的Key调用一次reduce方法5、排序和比较实现key的汇聚K,V使用自定义数据类型 MyKey：WritableComparable1、节省开发成本，提高程序自由度。
MapReduce的工作流程
Howe的博客
01-28 550
首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job， 接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值。     接下来它会做检查操作，这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端
2020-10-10
CurtCosling的博客
10-10 173
shuffle机制 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）ReduceTask会抓取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件，
hadoop的shuffle过程
sofeld的博客
08-25 428
Shuffle 的执行阶段流程 1).Collect 阶段：将 MapTask 的结果输出到默认大小为 100M 的环形缓冲区，保存的是 key/value 序列化数据，Partition 分区信息等。 2).Spill 阶段：当内存中的数据量达到一定的阀值的时候，就会将数据写入本地磁盘，在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果配置了 combiner，还会将有相同分区号和 key ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值