Shuffle:数据混洗---(核心机制:数据分区,排序,局部聚合,缓存,拉取,再合并排序) 具体来说,就是将MapTask输出的处理数据结果,按照Partitioner组件制定的规则分发ReduceTask,并在分发的过程中,对数据按key进行分区和排序 1.2、主要流程 Shuffle是MapReduce处理流程中的一个核心,它的每一个处理步骤是分散在各个Maptask和...
shuffle就是map和reduce之间的过程,包含了两端的combine和partition。它比较难以理解,因为我们摸不着,看不到它,它只是理论存在的,而且确实存在,它属于mapreduce的框架,编程的时候,我们用不到它,它属于mapreduce框架。详细可以看通过实例让你真正明白mapreduce---填空式、分布(分割)编程。 3.1shuffle的作用是 Map的结果...
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。
shuffle就是map和reduce之间的过程。包括了两端的combine和partition。 它比較难以理解,由于我们摸不着。看不到它。它仅仅是理论存在的。并且确实存在,它属于mapreduce的框架。编程的时候。我们用不到它,它属于mapreduce框架。具体能够看通过实例让你真正明确mapreduce---填空式、分布(切割)编程。 3.1shuffle的作用是 ...
Map方法之后Reduce方法之前这段处理过程叫「Shuffle」Map方法之后，数据首先进入到分区方法，把数据标记好...
task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce ...
SemiJoin就是所谓的半连接,其实仔细一看就是reduce join的一个变种,就是在map端过滤掉一些数据,在网络中只传输参与连接的数据不参与连接的数据不必在网络中进行传输,从而减少了shuffle的网络传输量,使整体效率得到提高,其他思想和reduce join是一样的。将小表中参与join的key单独抽出来通过DistributedCach分发到相关节点...
1. 从逻辑角度来讲，Shuffle 过程就是一个 GroupByKey 的过程，两者没有本质区别。只是 MapReduce 为了...
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