组成部分 　　　　Shuffle阶段分为两部分:Map端和Reduce端。 　　　　Sort阶段就是对Map端输出的key进行排序。 　　　　 　　第一部分:Map端Shuffle 　　　　对于输入文件，会进行分片，对于一个split，有一个map任务进行处理，每个Map在内存中都 ...

一、MapReduce计算模型我们知道MapReduce计算模型主要由三个阶段构成：Map、shuffle、Reduce。 Map是映射，负责数据的过滤分法，将原始数据转化为键值对；Reduce是合并，将具有相同key值的value进行处理后再输出新的键值对作为最终结果。为了让Reduce ...

是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce， Shuffle是必须 ...

Shuffle过程，也称Copy阶段。reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定的阀值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。 官方的Shuffle过程如上图所示，不过细节有错乱，官方图并没有说明partition、sort ...

，像不像洗牌？ 马克-to-win @ 马克java社区：shuffle在MapReduce中是指map输 ...

shuffle概念　　shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。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 ...

概述 1、MapReduce 中，mapper 阶段处理的数据如何传递给 reducer 阶段，是 MapReduce 框架中 最关键的一个流程，这个流程就叫 Shuffle 2、Shuffle: 数据混洗 ——（核心机制：数据分区，排序，局部聚合，缓存，拉取，再合并 排序） 3、具体来说 ...

6.4.3 优化洗牌（shuffle）和排序阶段 洗牌和排序阶段都很耗费资源。洗牌需要在map和reduce任务之间传输数据，会导致过大的网络消耗。排序和合并操作的消耗也是很显著的。这一节将介绍一系列的技术来缓解洗牌和排序阶段的消耗。 技术46 规避使用reduce Reduce在用 ...