Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱,shuffle的大致范围就是把map task的输出结果有效的传送到Reduce端。也可以这样理解,shuffle描述着数据从map task 输出到reduce task输入的这段过程。 在hadoop这样的集群环境中,大部分map task与reduce task的执行是在不同的节点上,当然很多情况下Reduce执行时需要跨节点去拉取其他节点上...
合并成大文件后,Shuffle的过程也就结束了,后面进入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) 注意 Shuffle中的缓冲区大小会影响到MapReduce程序的执行效率,原则上说,缓冲区越大,磁盘io的次数越少,执行速度就越快 缓冲区的大小可以通过参数调整,参数:mapreduce.task...
mapreduce.map.output.compress.codec设置使用的压缩算法,可以提高数据传输到reduce端的效率 6、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 7、reduceTask会取到同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) 8、合并成r大文件后,shuffle的过程也就结束...
第1步:InputFormatInputFormat 到hdfs上读取数据 将数据传给Split第2步:SplitSplit将数据进行逻辑切分, 将数据传给RR第3步:RR(RecordReader) RR:将传入的数据转换成一行一行的数据,输出行首字母偏移量和偏移量对应的数据 将数据传给MAP第4步:MAPMAP:根据业务需求实现自定义代码 将数据传给Shuffle的partition第5步...
Mapreduce要确保每个reducer的输入都是按键排序的。 二、shuffle工作流程 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key/value序列化数据,Partition分区信息等。 2、Spill 阶段:当内存中的数据达到阀值(默认80%)的时候,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...
ReduceTask并行度 Shuffle机制 0 1. MapTask流程(运行机制详解 ) 1. 读取数据组件InputFormat 首先,读取数据组件InputFormat(默认TextInputFormat)会通过getSplits方法对输入目录中文进行逻辑切片规划得到splits,有多少个split就对应启动多少个MapTask。split与block的对应关系默认是一对一。(不同于HDFS的物理切分,MR...
Shuffle的流程处理 在MapReduce中,Shuffle是指将Map任务的输出结果有效地传输到Reduce端的过程。你可以将Shuffle理解为描述数据从Map任务输出到Reduce任务输入的这一过程。 map任务的执行流程 如果你对MapReduce中的Shuffle概念还不太了解,让我们来看一张图来帮助理解: ...
shuffle概述 shuffle是mapreduce任务中耗时比较大的一个过程,面试中也经常问。简单来说shuffle就是map之后,reduce之前的所有操作的过程,包含map task端对数据的分区、排序,溢写磁盘和合并操作,以及reduce task端从网络拉取数据、对数据排序合并等一系列操作:
MapReduce框架中的Shuffle机制是MapReduce作业的第二个阶段,也就是Reduce阶段开始之前的一个重要步骤。Shuffle的目的是将输入数据重新组织,以便每个Reducer处理的数据是按照某种键(Key)分组的。以下是Shuffle机制的详细步骤和特点: 1. **Map阶段输出**: -在Map阶段,每个Mapper任务完成对输入数据的处理,并生成一系列的...
reduce是对map处理后的键值对进行聚合等相关运算。比如经典的wordcount:map阶段是将文本内容拆分成(字段串,1)键值对,(hello,1)(world,1)(hello,1),reduce是将相同key的value值合并,形成(hello,2),(world,1)。但在整个处理中有数据排序、落盘、合并、shuffle等过程,希望通过下面内容可以帮助你深入理解这个过程。