1.Mapreduce的shuffle机制: Mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给Reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle处理后的输出结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分区和排序 MapReduce程序的执行过程分为两个阶段：Mapper阶段和Reducer阶段。1.MapRedu
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2023-07-12 13:22:41
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一、前言 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
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2023-07-12 15:17:30
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1. 什么是Shuffle机制？在Hadoop中数据从Map阶段传递给Reduce阶段的过程就叫Shuffle，Shuffle机制是整个MapReduce框架中最核心的部分。Shuffle翻译成中文的意思为：洗牌、发牌（核心机制：数据分区、排序、缓存)2. Shuffle的作用范围一般把数据从Map阶段输出到Reduce阶段的过程叫Shuffle，所以Shuffle的作用范围是Map阶段数据输出到
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2023-05-25 20:28:17
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1.hadoop的shuffle过程如下： 具体流程解释（面试版）：1.总结：Map之后Reducer之前的过程叫shuffle，作用是将Map的输出数据完整地传输到Reduce端2.Map方法之后，数据首先进入到分区方法，把数据标记好分区，然后把数据发送到环形缓冲区；环形缓冲区默认大小100m，环形缓冲区达到80%时，进行溢写；溢写前对数据进行排序，排序按照对key的索引进行字典顺序排
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2023-07-12 14:22:12
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上一篇：Hadoop生态系列之InputForamt.class与OutputFormat.class分析 指路牌MapReduce Shuffle定义MapReduce Shuffle常见问题MapReduce能否实现全局排序?如何干预MapReduce的分区策略？如何解决在MapReduce计算过程中的数据倾斜问题？MapReduce中Map、Reduce并行度是靠什么决定的？MapReduc
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2023-09-26 15:51:47
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Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程，这一段应该是Hadoop中最核心的部分，因为涉及到Hadoop中最珍贵的网络资源，所以shuffle过程中会有很多可以调节的参数，也有很多策略可以研究。这里没有对shuffle做深入的分析，也没有读源代码，只是根据资料和使用的一些理解。map端map过程的输出是写入本地磁盘而不是HDFS，但是一开始数据并不是直接写入
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2023-05-24 16:54:08
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hadoop的shuffle分为两个阶段map端的shuffle：Sort、Spill、Merge1、来一个输入分片，分配一个map任务来处理，默认以一个HDFS块的大小(64M)为一个分片，把数据首先放到内存中的一个缓冲区，做一些预排序，提升效率；2、每个map任务都有一个内存缓冲区(默认100M)，当缓冲区数据量达到特定阈值是(默认80%)，缓冲区内容会写磁盘(spill阶段)，Map写缓冲区
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2023-05-22 14:54:29
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目录map 端reduce 端配置调优map 端调优属性reduce 端的调优属性 系统进行排序、将 map 输出作为输入传给 reducer 的过程被称为 shuffle。map 端map 函数开始产生输出时，会利用缓冲的方式写到内存并出于效率的考虑进行预排序。每个 map 任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出，默认缓冲区大小为 100MB，可通过 mapreduce.task.io.s
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2023-07-12 12:21:08
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一、概述理解Hadoop的Shuffle过程是一个大数据工程师必须的，笔者自己将学习笔记记录下来，以便以后方便复习查看。二、MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序、将map输出作为输入传给reducer的过程称为Shuffle。2.1 map端map函数开始产生输出时，利用缓冲的方式写到内存并排序具体分一下几个步骤。1.map数据分片：把输入数据源进行分片，根据
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2023-07-12 12:20:56
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Shuffle作为处理连接map端和reduce端的枢纽，其shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Shuffle本质上都是将Map端获得的数据使用分区器进行划分，并将数据发送给对应的 Reducer 的过程，map端的shuffle一般为shuffle的Write阶段，reduce端的shuffle一般为shuffle的read阶段。Hadoop和spark的shuffle在实
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2023-08-07 11:58:18
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InputFormat类：该类的作用是将输入的文件和数据分割成许多小的split文件，并将split的每个行通过LineRecorderReader解析成<Key,Value>,通过job.setInputFromatClass()函数来设置，默认的情况为类TextInputFormat，其中Key默认为字符偏移量，value是该行的值。Map类：根据输入的<Key,Value&
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2023-09-05 18:28:51
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