正文Secondary NameNodeSecondaryNameNode是主角色的辅助角色，帮助主角色进行元数据的合并。并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。辅助NameNode，分担其工作量，定期合并fsimage和fsedits，并推送给NameNode，在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。当NameNode启动时，Nam
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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一、回顾Reduce阶段三大步骤 在第四篇博文《初识MapReduce》中，我们认识了MapReduce的八大步骤，其中在Reduce阶段总共三个步骤，如下图所示：Shuffle操作，它针对多个map任务的输出按照不同的分区（Partition）通过网络复制到不同的reduce任务节点上，这个过程就称作为Shuffle。PS：Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到redu
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2024-04-19 17:54:03
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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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---恢复内容开始---shuffle和排序过程图如下： MapReduce确保每个reduce的输入都按键排序，系统执行排序的过程——将map输出作为输入传给reduce——成为shuffle，理解shuffle的工作原理，有助于MapReduce程序的优化，因为shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分，shuffle是MapReduce的心脏，是奇迹发生的地方map端 m
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2024-03-21 22:35:21
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Mapreduce确保每个reducer的输入都是按key键排序的。系统执行排序的过程（即将map输出作为输入传给reducer）称为shuffle。map之后reduce之前都是suffer.就是下面这个图从mapper程序出来到缓冲区,缓冲区到分区的过程中对key进行排序,分区是在内存中操作,然后落盘到硬盘上,然后传给reduce的过程中还要进行合并,这个过程称为shuffle.默认是使用ke
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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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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mapper（）方法做业务逻辑处理，然后将数据传到分区方法中，给数据标记好分区，将数据发送到环形缓冲区环形缓冲区默认100M，达到80%的阈值进行溢写操作溢写之前会进行排序，排序的规则是字典序排序，排序的手段呢是
原创
2021-12-28 14:41:09
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Shuffle，中文的意思就是洗牌。之所以需要Shuffle，是因为具有某种共同特征的一类数据需要最终汇聚（aggregate）到一个计算节点上进行计算。这些数据分布在各个存储节点上并且由不同节点的计算单元处理。以最简单的Word Count为例，其中数据保存在Node1、Node2和Node3；经过处理后，这些数据最终会汇聚到Nodea、Nodeb处理，如下图所示。这个数据重新打乱然后汇聚到不同
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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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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mapper（）方法做业务逻辑处理，然后将数据传到分区方法中，给数据标记好分区，将数据发送到环形缓冲区环形缓冲区默认100M，达到80%的阈值进行溢
原创
2022-02-07 17:17:50
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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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1.Shuffle 原理1.1 概述1.1.1 Map task端操作1.1.2 Reduce task 端操作1.1.3 Spark Shuffle2.Spark Shuffle 的实现2.1 Shuffle 的写操作2.1.1 基于 Hash 的 Shuffle 写操作2.1
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2023-12-18 12:52:37
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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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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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# Hive Shuffle过程
在使用Hive进行数据处理时，当需要进行数据的重新分区、重新排序或进行聚合操作时，就会涉及到Hive的Shuffle过程。Shuffle是指将数据根据指定的字段进行重新分区的过程，它是Hive实现数据并行处理和数据倾斜优化的重要手段之一。
## Shuffle的作用
Shuffle的主要作用是将数据根据指定的字段进行重新分区，并将相同字段值的数据集中在一起。
原创
2023-07-23 15:54:25
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