MapReduce工作流程以及过程I/O

最新推荐文章于 2025-04-30 15:36:53 发布
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文章标签： mapreduce 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zxcvbnm0207/article/details/132395842
本文详细描述了MapReduce处理流程中的map、shuffle和reduce阶段，包括数据读取、分区策略（如HashPartitioner）、以及三次主要的I/O操作，重点讲解了如何在内存溢出时优化磁盘存储和数据传输过程。

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

MR处理流程：

map阶段：

        按行读取文件，将读取的文件缓存到缓冲区内，当文件大小达到了80%的溢出比，则将缓冲的文件写入磁盘。当磁盘内数据多了的时候，将文件合并成一整个块，完成读数据。

         ※map阶段※默认是不需要分区的，需不需要分区要看后续有几个reducetask，当reducetask>=2的时候，map阶段就需要针对自己的输出数据进行分区。

        所谓分区就是根据什么规则将数据提交给哪一个maptask及逆行处理

        <默认的分区规则：HashPartitioner> key.hashcode % reducetask个数=余数(分区编号)

shuffle阶段:

        map阶段的缓冲区到reduce阶段的数据merge都属于shuffle阶段，shuffle阶段会将map阶段存到磁盘的数据抽取出来并进行分区处理

reduce阶段：

        reduce阶段会将shuffle阶段拉到分区的数据进行merge

过程I/O：

mapreduce阶段总共涉及三次I/O：

        第一次：map阶段，将数据切分通过缓冲区缓存到磁盘

        第二次：shuffle阶段(处理map与reduce中间流程的数据)，将map阶段缓存到磁盘内的数据抽取到reduce阶段的分区内

        第三次：reduce阶段将shuffle阶段抽取并处理好的数据merge，并写入磁盘

简述 Hive 的执行流程：从 HQL 到 MapReduce/Spark 任务
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03-19 990
流程选择建议ETL 场景：优先使用 Spark 引擎，利用内存计算加速。超大规模批处理：MapReduce 的稳定性更优。调试工具EXPLAIN命令分析执行计划。YARN ResourceManager UI 监控任务状态。版本演进Hive 3.0 + 默认支持 Tez 引擎，延迟更低。Hive LLAP（Live Long and Process）实现亚秒级响应。
Hadoop MapReduce工作过程
SmartSi
12-30 6658
1. 从输入到输出一个MapReducer作业经过了input，map，combine，reduce，output五个阶段，其中combine阶段并不一定发生，map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle（数据清洗）。在shuffle阶段还会发生copy（复制）和sort（排序）。在MapReduce的过程中，一个作业被分成Map和Reducer两个计算阶段，它们由一个或者多个M
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lqf的专栏
12-15 8987
1、mapreduce实际处理流程mapreduce 其实是分治算法的一种现，所谓分治算法就是“就是分而治之 ，将大的问题分解为相同类型的子问题（最好具有相同的规模），对子问题进行求解，然后合并成大问题的解。mapreduce就是分治法的一种，将输入进行分片，然后交给不同的task进行处理，然后合并成最终的解。 mapreduce实际的处理过程可以理解为Input->Map->Sort->Comb
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qq_40693443的博客
06-30 364
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-理解map-reduce
最新发布
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04-30 971
MapReduce 是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架，由 Google 提出，它极大地简化了在分布式环境下进行数据处理和分析的任务。下面从多个方面详细介绍对 MapReduce 中 Map 和 Reduce 过程的理解。
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03-07 2282
Collect 阶段：在用户编写的 map() 函数中，数据处理完成后，一般会调用 outputCollector.collect() 输出结果，在该函数内部，它会将生成的 key / value 分片(通过调用 partitioner )，并写入一个环形内存缓冲区中(该缓冲区默认大小是 100MB )。Reduce 阶段：对排序后的键值对调用 reduce() 方法，键相等的键值对调用一次 reduce()方法，每次调用会产生零个或者多个键值对，最后把这些输出的键值对写入到 HDFS 中。
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cs1_1dn的博客
11-14 451
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【MapReduce篇02】MapReduce之工作流程1
08-04
MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要...Shuffle过程中的缓冲区大小可以通过`io.sort.mb`参数调整，缓冲区越大，减少磁盘I/O次数，提高执行效率。因此，优化这个参数对于MapReduce程序的性能至关重要。
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Leonardy的博客
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03-31 989
虽然新框架（如 Spark）在性能上更优，但 MapReduce 仍是 Hadoop 生态的核心组件，理解其原理对学习大数据技术至关重要。的思想，将大数据任务分解为多个小任务，并行处理后再合并结果。如果某个 Task 执行过慢，集群会启动相同任务的备份，取最先完成的结果。：在 Reduce 阶段前，数据按键排序，便于归约处理。在 Map 阶段后，先对本地数据进行聚合，减少网络传输。：处理输入数据，生成键值对（Key-Value）。：合并 Map 阶段的输出，生成最终结果。读取输入分片，逐行处理数据，生成。
2020-10-10
CurtCosling的博客
10-10 155
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，
mapreduce全流程介绍，重点介绍shuffle过程
03-20
<think>好的，我现在需要回答用户关于MapReduce全流程的介绍，重点说明Shuffle过程。首先，用户之前已经问过关于Reducer是否需要再次整合的问题，现在他可能想更全面地了解整个MapReduce流程，特别是Shuffle阶段。 我应该先回顾MapReduce的整体流程，然后重点讲解Shuffle。记得用户之前提到过Reducer的作用，所以在介绍Shuffle的时候要关联到Reducer的处理。需要确保流程的每个步骤都解释清楚，比如Input Split、Map、Shuffle、Sort、Reduce、Output这些阶段。 Shuffle过程是连接Map和Reduce的关键步骤，可能用户对此不太清楚，需要详细说明。Shuffle包括数据从Map任务输出到Reduce任务输入的过程，涉及分区、排序、溢写、合并等步骤。这里要注意用词准确，比如每个Map任务完成后，数据如何分区，如何排序，然后通过HTTP发送到对应的Reducer节点，Reducer端如何合并和排序数据。 可能用户容易混淆Shuffle和Sort的区别，需要明确Shuffle是数据传输的过程，而Sort是其中的一部分。另外，用户可能想知道Shuffle为什么会影响性能，比如磁盘I/O和网络传输的开销，这也是需要提到的点。 另外，用户之前的问题涉及到是否需要再次整合Reducer的结果，所以在介绍Shuffle的时候可以提到，Shuffle确保了相同键的数据被送到同一个Reducer，这样Reducer处理完后是否需要进一步整合取决于应用需求，但Shuffle本身已经完成了必要的数据归并。 要使用中文，结构清晰，分步骤说明，重点部分用加粗或者标题突出。比如用###来分节，确保用户容易跟随流程。同时，避免使用复杂术语，或者如果使用的话要简单解释。例如，溢写（Spill）、合并（Merge）这些术语可能需要简单说明。 检查是否符合用户给的系统级指令，比如数学公式是否正确使用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个回答中可能用不上太多公式，但如果有的话要注意格式。另外，确保LaTeX语法正确，不过这个问题可能不涉及数学公式，所以可能不需要。 最后，确保回答真实可靠，结构清晰，分点说明，帮助用户逐步理解MapReduce的全流程和Shuffle的关键作用。如果有相关的例子或流程图，可能会更好，但用户没有提供图片，所以用文字描述清楚。</think>--- ### **MapReduce全流程概述** MapReduce是一种分布式计算模型，核心思想是将大规模数据处理任务拆分为**Map**和**Reduce**两个阶段，通过**Shuffle**过程连接二者。以下是全流程的详细步骤： --- #### **1. 输入分片（Input Splitting）** - **目标**：将输入数据（如大文件）划分为多个**逻辑分片（Split）**，每个分片对应一个Map任务。 - **特点**：分片大小通常与HDFS块大小（默认128MB）对齐，保证数据本地性以减少网络传输。 --- #### **2. Map阶段** - **任务**：每个Map任务处理一个分片，逐行读取数据并生成键值对（Key-Value Pair）。 ```text 示例：WordCount中，输入行 "hello world" → 输出 ("hello",1), ("world",1) ``` - **输出**：Map任务的中间结果会先写入内存缓冲区，并定期**溢写（Spill）**到本地磁盘。 --- #### **3. Shuffle过程（核心环节）** Shuffle是Map和Reduce之间的桥梁，负责将Map输出的中间数据分发到对应的Reducer。具体步骤如下： ##### **(1) 分区（Partitioning）** - Map输出的每个键值对会根据**分区器（Partitioner）**分配到不同分区（对应不同Reducer）。 - 默认分区规则：`hash(key) % numReducers`，确保相同Key进入同一分区。 ##### **(2) 排序（Sorting）** - **Map端排序**：每个分区的数据按键排序（默认升序），生成**局部有序文件**。 - 排序在溢写时完成，合并多个溢写文件后仍保持全局有序。 ##### **(3) 溢写与合并（Spill & Merge）** - Map任务的内存缓冲区满后，数据会溢写到磁盘，生成多个小文件。 - 所有Map任务完成后，合并所有溢写文件，形成**单个分区有序文件**。 ##### **(4) 数据拉取（Fetch）** - Reducer主动从所有Map节点拉取属于自己分区的数据（通过HTTP协议）。 - 拉取过程中可能触发**网络带宽竞争**，需优化数据压缩（如Snappy）。 ##### **(5) Reduce端归并排序（Merge Sort）** - Reducer将来自不同Map的多个有序文件进行**多路归并排序**，生成全局有序输入流。 --- #### **4. Reduce阶段** - **输入**：经过Shuffle后，Reducer收到全局有序的键值对集合。 - **处理**：对相同Key的数据执行用户定义的聚合逻辑（如求和、去重）。 ```text 示例：WordCount中，输入 ("hello", [1,1,1]) → 输出 ("hello",3) ``` - **输出**：最终结果写入HDFS或其他存储系统，每个Reducer生成一个输出文件。 --- #### **5. 输出（Output）** - 结果按Reducer数量保存为多个文件（如`part-r-00000`, `part-r-00001`）。 - 可通过合并工具（如`hadoop fs -getmerge`）整合为单一文件。 --- ### **Shuffle过程的重要性** 1. **数据分发**：确保相同Key的数据汇聚到同一Reducer。 2. **排序优化**：全局有序输入提升Reducer处理效率（如分组、聚合）。 3. **性能瓶颈**：涉及大量磁盘I/O和网络传输，是MapReduce作业最耗时的阶段。 --- ### **Shuffle优化手段** | **优化方向** | **具体方法** | |----------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **减少数据量** | 使用Combiner预聚合Map输出（如局部求和） | | **压缩中间数据** | 启用Snappy/LZO压缩，降低网络传输压力 | | **调整缓冲区大小** | 增大`mapreduce.task.io.sort.mb`（内存缓冲区）以减少溢写次数 | | **并行拉取** | 配置`mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies`（默认5）提升数据拉取并发度 | --- ### **典型应用场景** 1. **WordCount**：统计单词频率（经典案例）。 2. **倒排索引**：搜索引擎中文档与关键词的映射。 3. **数据清洗**：过滤无效记录并重新组织数据。 --- ### **附：Shuffle流程图** ``` Map Task → 分区 → 排序 → 溢写 → 合并 → Reduce拉取 → 归并排序 → Reduce处理 ``` 通过上述流程可以看出，**Shuffle是MapReduce实现分布式计算的关键**，其设计直接影响了作业的吞吐量和延迟。理解Shuffle机制有助于优化作业性能（如避免数据倾斜）。
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