2、reduceShuffle 归并排序完成后reduce端会拉取map端的数据,拉取的这个过程叫做copy过程,拉取的数据合并成一个文件,GroupComparator(默认,这个我们也可以自定义)是专门对文件夹里面的key进行分组然后就形成k-List(v1,v2,v3)的形式,然后reduce经过业务处理,最终输出到hdfs,如果设置压缩就会执行,不设置则不执行 reduce...
功能上,MR的shuffle和Spark的shuffle是没啥区别的,都是对Map端的数据进行分区,要么聚合排序,要么不聚合排序,然后Reduce端或者下一个调度阶段进行拉取数据,完成map端到reduce端的数据传输功能。 方案上,有很大的区别,MR的shuffle是基于合并排序的思想,在数据进入reduce端之前,都会进行sort,为了方便后续的reduce端的全局...
而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前,具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。 在shuffle之前,也就是在map阶段,MapReduce会对要处理的数据进行分片(spl...
三、MapReduce与Spark的shuffle过程比较 一、MapReduce的shuffle过程 定义:Map方法之后,Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。 shuffle流程:1、map端collect:map端输出的key,value写入环形缓冲区(并且在这个阶段会给每个<k,v>对映射Partition编号,partition编号也会写入环形缓冲区)。2、map端spill: 环形缓冲区数据...
1.MapReduce和Spark中shuffle的区别 MapReduce:简单的理解就是将数据从不同的map通过网络传输拉取到同一一个reduce中进行处理,其中涉及到了大量的数据网络传输耗时以及内存磁盘IO耗时,因而是提高mapreduce关键所在。 Spark:spark会将我们的工作job拆成多组taskset,每一组taskset即stage,所有stage构成一个有向无环图DAG...
MR与Spark的根本区别(关键优化)在于:Spark除了需要shuffle的计算,其他都是将结果/中间结果持久化在内存中,而MR是都需要落地到磁盘(map,reduce 落地都写),因此Spark格外适用于频繁读写中间结果的迭代计算。 而MR最终落地HDFS,Spark如果落地,会落地节点磁盘,因此如果只是简单的非迭代计算,MR组最终只会比Spark多消耗一部...
1、未经优化的HashShuffleManager,其原理见下图 从图中可以看到,相比mapreduce,排序不见了,文件合并不见了。上游task写文件的时候只是将数据按分区追加到文件中,并没有像mapreduce 那样先内存溢写成文件,然后再文件与文件之间进行合并,虽然节省了排序、合并的开销。但有一个弊端就是会产生大量的中间磁盘文件,进而由大...
②shuffle过程数据是跨机器传输的，消耗大量的网络io和序列化，消耗性能。③shuffle后不能保证新的分区的数据是有序的。区别于MR ( MR的shuffle后区内的数据是有序的 )但是可以调用排序的算子，使得数据区内有序。④产生shuffle的算子都是分两步执行，mapTask组织数据(shuffle write), reduceTask(...