# Hadoop Shuffle过程源码分析
## 1. 概述
在Hadoop中，Shuffle过程是MapReduce任务中的一部分，负责将Map阶段的输出结果按照key进行分组和排序，然后传递给Reduce阶段进行计算。本文将详细解析Hadoop Shuffle过程的源码实现，并引导小白开发者理解每一步的操作和使用的代码。
## 2. Shuffle过程流程
下表展示了Hadoop S
原创
2023-09-10 14:54:58
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1、HDFS 介绍 Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。Aa
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2023-06-05 09:09:52
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1 处理过程图： MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序。系统执行排序的
原创
2023-04-21 06:23:08
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ShuffleManager（一） 本篇,我们来看一下spark内核中另一个重要的模块，Shuffle管理器ShuffleManager。shuffle可以说是分布式计算中最重要的一个概念了，数据的join，聚合去重等操作都需要这个步骤。另一方面，spark之所以比mapReduce的性能高其中一个 ...
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2021-05-03 23:12:02
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# 深入理解Hadoop Shuffle过程
Hadoop作为一个强大的大数据处理框架，其数据处理过程中的Shuffle阶段是一个关键环节。Shuffle不仅是数据在Reduce阶段的重新分发，也是大规模数据处理的性能保障。在这篇文章中，我们将深入探讨Hadoop Shuffle过程，解释其原理，并提供简单的代码示例。
## 什么是Shuffle？
Shuffle过程分为“Map”和“Red
原创
2024-09-07 06:14:06
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从环形缓存区输出到内存的过程会有分区和排序的流程 Reduce是主动从磁盘中去拿数据（远程获取）Shuffle流程（map输出作为输入传给reducer的过程）一、map阶段1、read阶段 客户端中输入命令运行jar包，同时将split、job.xml、运行的jar包加载到hdfs中。 2、map读取 将hdfs中的文件内容读取到内存中去，并通过重写的map方法将内存中的内容按照自己想要的规则读
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2023-09-01 08:17:40
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一、概要描述 在Child的main函数中通过TaskUmbilicalProtocol协议，从TaskTracker获得需要执行的Task，并调用Task的run方法来执行。在ReduceTask而Task的run方法会通过java反射机制构造Reducer，Reducer.Context，然后调用构造的Reducer的run方法执行reduce操作。不同于map任务，在执行reduce任务前
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2024-01-11 20:22:48
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对于基于 MapReduce 编程范式的分布式计算来说，本质上而言，就是在计算数据的交、并、差、聚合、排序等过程。而分布式计算分而治之的思想，让每个节点只计算部分数据，也就是只处理一个分片，那么要想求得某个key 对应的全量数据，那就必须把相同 key 的数据汇集到同一个 Reduce 任务节点来处理，那么 Mapreduce 范式定义了一个叫做 Shuffle 的过程来实现这个效果。Hadoop
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2023-09-01 08:18:11
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Shuffle描述的是数据从Map端到Reduce端的过程，大致分为排序（sort）、溢写（spill）、合并（merge）、拉取拷贝（Copy）、合并排序（merge sort）这几个过程，大体流程如下： 上图的Map的输出的文件被分片为红绿蓝三个分片，这个分片的就是根据Key为条件来分片的，分片算法可以自己实现，例如Hash、Range等，最终Reduce任务只拉取对应颜色的数据来进行处理，就
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2023-09-01 08:17:49
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shuffle读过程源码分析 上一篇中，我们分析了shuffle在map阶段的写过程。简单回顾一下，主要是将ShuffleMapTask计算的结果数据在内存中按照分区和key进行排序，过程中由于内存限制会溢写出多个磁盘文件，最后会对所有的文件和内存中剩余的数据进行归并排序并溢写到一个文件中，同时会记 ...
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2021-05-03 23:11:45
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前言在Hadoop Job的各个运行过程中,Shuffle阶段一直是一个比较神秘的过程.因为Shuffle阶段是隶属于Reduce过程的子过程,所以很多时候会被人所忽略.但是Shffle的整个过程在map red...
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2020-01-12 19:09:00
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目录Shuffle 基本认识shulle 过程简述shuffle 过程详解：Map端 shuffle1.Map端选择输出主类(构建环形缓冲区，初始化缓冲区及定义分区)2.往环形缓冲区中写入数据3.触发溢写4.Spill 过程 排序溢写flush5.MergeReduce shuffle6.reduceShuffle 启动7.reduce copy8. reduce merge
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2023-10-07 16:56:42
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hadoop的核心思想是MapReduce，但shuffle又是MapReduce的核心。shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程。首先看下这张图，就能了解shuffle所处的位置。图中的partitions、copy phase、sort phase所代表的就是shuffle的不同阶段。shuffle阶段又可以分为Map端的shuffle和Reduce端的shuffle
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2023-09-01 08:17:55
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每个任务最重要的一个过程就Shuffle过程，这个过程会把所有的数据进行洗牌整理，排序，如果数据量大，将会非常的耗时。如图1.1所示，是一个从map端输出数据到合并成一个文件的过程。图1.1 Map文件输出从图中可以看到Map端输出的数据会被提交到一个内存缓冲区当中，当内存满了后，会被Spill到HDFS中，当Map任务结束后，会把所有的临时文件合并到一个最终的文件中，作为一个最终
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2023-07-12 09:49:01
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hadoop运行原理之shufflehadoop的核心思想是MapReduce，shuffle又是MapReduce的核心。shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程。 shuffle阶段又可以分为Map端的shuffle和Reduce端的shuffle。Map端的shuffleMap端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是HDFS。每个Map的输
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2023-09-20 07:15:01
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MapReduce整个工作流程：一、MapTask阶段（1）Read 阶段：Map Task 通过用户编写的 RecordReader，从输入 InputSplit 中解析出一个个 key/value。（2）Map 阶段：该节点主要是将解析出的 key/value 交给用户编写 map()
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2023-09-04 16:53:20
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# 深入理解 Hadoop Shuffle 过程
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，可用于大规模数据处理。在 Hadoop 的工作流中，Shuffle 过程是一个至关重要的环节，影响着 MapReduce 的性能和效率。本文将详细介绍 Hadoop Shuffle 的过程，并提供代码示例，帮助大家理解这个复杂而关键的机制。
## 什么是 Shuffle？
在 Hadoop 的 Map
MapReducer工作流程图：1.MapReduce阶段源码分析1）客户端提交源码分析解释：  -判断是否打印日志  -判断是否使用新的API，检查连接  -在检查连接时，检查输入输出路径，计算切片，将jar、配置文件复制到HDFS  -计算切片时，计算最小切片数（默认为1，可自定义）和最大切片数（默认是long的最
原创
2019-01-13 15:22:51
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shuffle的过程分析shuffle阶段其实就是之前《MapReduce的原理及执行过程》中的步骤2.1。多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。 Map端： 1、在map端首先接触的是InputSplit，在InputSplit中含有DataNode中的数据，每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务，Mapper任务结束后产生<K
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2017-12-18 09:22:00
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多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。 Map端： 1、在map端首先接触的是InputSplit，在InputSplit中含有DataNode中的数据，每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务，Mapper任务结束后产生<K2,V2>的输出，这些输出先存放在缓存中，每个map有一个环形内存缓
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2017-09-26 15:15:21
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