在MapReduce 中 Shuffle 的主要作用是( ) A. 将数据进行拆分 B. 经过映射后的输出数据会被排序,然后每个映射器会进 行分区 C. 通过实现自定义的 Partitioner 来指定哪些数据进入哪个 Reducer D. 对映射后的数据进行排序, 然后输入到 Reducer 相关知识点: ...
默认值是5个线程,但这个默认值可以修改设置mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies属性即可。 如果map输出相当小,会被复制到reduce任务JVM的内存(缓冲区大小由mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent属性控制,指定用于此用途的堆空间的百分比),否则,map输出被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值大小(由mapreduce.r...
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在MapReduce 中Shuffle 的主要作用是()。 A.将数据进行拆分B.对映射后的数据进行排序,然后输入到ReducerC.经过映射后的输出数据会被排序,然后每个映射器会进行分区D.通过实现自定义的Partitioner 来指定哪些数据进入哪个Reducer 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 以下()文件是能够修改HDFS 的副本...
Mapreduce在hadoop中是一个比较难以的概念。下面需要用心看,然后自己就能总结出来了。 概括: combine和partition都是函数,中间的步骤应该只有shuffle! 1.combine combine分为map端和reduce端,作用是把同一个key的键值对合并在一起,可以自定义的。 combine函数把一个map函数产生的<key,value>对(多个key,value)合并成...
map 端的Shuffle细节: 需要将数据写入内存缓冲区中,缓冲区的作用是批量收集map结果,减少磁盘IO的影响。我们的key/value对以及Partition的结果都会被写入缓冲区。当然写入之前,key与value值都会被序列化成字节数组。 哪个key到哪个Reducer的分配过程,是由Partitioner规定的。
在MapReduce中,Shuffle过程是指将Map函数的输出结果按照key进行分组和排序,然后将相同key的数据对传递给Reduce函数进行处理的过程。Shuffle过程在性能上非常关键,因为它决定了Reduce函数能够获取到正确的数据,以及数据的分布是否均衡。 下面我将通过一个具体的案例来解释Shuffle过程的具体步骤,并说明为什么它在性能上很关键...
MapReduce 1. Map阶段 在Map阶段,输入数据被分割成多个小数据块,每个数据块由一个Map任务处理,Map任务将输入数据转换为键值对,然后根据键进行排序和分组,输出结果是一组键值对,其中键相同,值不同。 2. Shuffle阶段 Shuffle阶段是将Map阶段的输出结果按照键进行分组和排序的过程,这个过程通常由框架自动完成,不需要...
在reduce中的shuffle阶段中，reduce端会分别从多个map去读取相应分区的数据，并把相应分区的数据做一个按...
百度试题 结果1 题目在MapReduce中,___阶段,把Mapper的输出数据归并整理后分发给Reducer处理。 A. Shuffle B. Map C. Reduce D. Sort 相关知识点: 试题来源: 解析 A.Shuffle 反馈 收藏