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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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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Hadoop中的shuffle机制想要了解Hadoop中的shuffle首先有必要简单的阐述一下有关Hadoop的基础. 1.什么是Hadoop?Hadoop是Apache旗下的一套开源软件平台 Hadoop提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义逻辑,对海量数据进行分布式处理.核心组件有 HDFS(分布式文件系统) YARN(运算资源调度系统) Mapreduce(分布式运算编程框架) 2.
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2023-09-06 09:34:01
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目录（1）Shuffle概述（2）Hash Shuffle机制（2.1）Hash Shuffle概述（2.2）没有优化之前的Hash Shuffle机制（2.3）优化后的Hash Shuffle机制（3）Sort Shuffle机制（4）Spark Shuffle调优 （1）Shuffle概述Shuffle 就是对数据进行重组，是把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数 据。由于分布式计
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2024-01-15 21:33:58
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1 Shuffle机制 Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。如图4-14所示。 2 Partition分区 3 Partition分区案例实操 1．需求 将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区） （1）输入数据 （2）期望输出数据 手机号136、1
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2020-07-18 22:28:00
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如图mapreduce的shuffle和排序：Map task： 1.每个map有一个环形内存缓冲区，用于存储任务的输出。默认大小100MB（io.sort.mb属性），一旦达到阀值0.8（io.sort.spill.percent）（80M）,一个后台线程把内容写到(spill)磁盘的指定目录（mapred.local.dir）下的新建的一个溢出写文件（这种小文件一旦写满，就会再次新建
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2023-09-11 17:13:48
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文章目录Shuffle机制1. Partition分区1.1 默认Partitioner分区1.2 自定义Partitioner步骤☆1.3 自定义Partition分区案例实操1.3.1 代码实现ProvincePartitionerFlowsumDriver中添加以下内容：结果：2. WritableComparable排序2.1 排序概述2.2 排序的分类2.3 自定义排序Writable
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2023-09-04 23:46:56
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Spark专题的第二篇，本来想写Spark的Shuffle是如何实现的，查了一些资料，还是不太明白的。所以，从定义和缘由开始缕一缕：什么是大数据处理的Shuffle？为什么大数据集群处理需要进行Shuffle？Hadoop和Spark的Shuffle分别是如何实现的？相对与Hadoop的Shuffle，Spark的Shuffle有什么优点？ 第一个问题，什么是大数据处理的Shuffle？无论
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2023-10-12 11:44:12
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本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的Hadoop部分补充。1 Shuffle机制Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。如图4-14所示。2 Partition分区3Partition分区案例实操1．需求将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）（1）输入数据..
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2021-09-23 15:50:44
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HADOOP MAPREDUCE（7）：Shuffle机制（3）
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2021-09-22 15:21:25
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目录Shuffle机制什么是ShuffleShuffle图解工作机制Partition分区类别与规则默认分区自定义分区分区规则Partition分区实例实现目的!!!编写Partition类结果
在原有的基础上实现 将手机号159、135、137、139开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头的放到一个文件中
!!!红框里的java类为新建的编写Partition类调用serializa
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2023-07-14 09:58:46
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Shuffle机制1. Format2. 序列化3. 比较机制3.1 实现WritableComparable自然比较器接口3.2 继承WritableComparactor自定义比较器4. 手动设置partition mapper reducer分区数5.MapTask6.ReduceTask MapReducer是一个分布式的计算框架。 MapReducer的特点： 易于编程。高容错性良
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2024-02-04 02:24:42
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Shuffle 工作流程 Shuffle 描述着数据从MapTask输出到ReduceTask输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下，ReduceTask需要跨节点去拉取其它节点上的MapTask结果。这一过程将会产生网络资源消耗
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2023-07-12 15:06:02
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一：MapReduce框架 （结合YARN框架） 补充：MapReduce框架知道我们写的map-reduce程序的运行逻辑。我们写的map-reduce中并没有管理层的任务运行分配逻辑，该逻辑被封装在MapReduce框架里面，被封装为MRAppMaster类，该类用于管理整个map-reduce
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2020-02-24 18:11:00
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MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序,系统执行排序的过程(将map的输入作为输出传给reducer)map方法 写入<key,value>数据进入缓冲区2.溢写分区排序combiner为可选的流程如果设置了,
原创
2022-02-24 18:04:16
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MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序,系统执行排序的过程(将map的输入作为输出传给reducer)map方法 写入<key,value>数据进入缓冲区2.溢写分区排序combiner为可选的流程如果设置了,就会进行合并多次溢写的操作spill.index:溢写文件的大小,位置信息spill.out:溢写文件…多次溢写再一...
原创
2021-06-05 23:39:26
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一、概念 Map方法处理之后，Reduce方法处理之前，数据处理过程过程被称为shuffle，又称洗牌 待续
原创
2021-07-14 13:52:34
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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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1 hadoop shuffle的地位 hadoop shuffle是map reduce算法的核心，是它连接了多个map和多个reduce，它将map的输出交给reduce作为输入。 2 hadoop shuffle工作在哪里 shuffle工作在map端 3 hadoop shuffle做了什么
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2018-03-28 11:12:00
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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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