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 ...

有许多场景下，我们需要进行跨服务器的数据整合，比如两个表之间，通过Id进行join操作，你必须确保所有具有相同id的数据整合到相同的块文件中。那么我们先说一下mapreduce的shuffle过程。 Mapreduce的shuffle的计算过程是在executor中划分mapper ...

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 ...

在代码中又确认了一下，Combiner在spill的时候会执行，同时在merge的时候只有spill的文件数大于min.num.spill.for.combine才会执行，具体见代码： Shuffle过程 ...

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 ...

转自：http://langyu.iteye.com/blog/992916，多谢分享，学习Hadopp性能调优的可以多关注一下 Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方，Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱，可能大家更熟悉的是Java API里 ...

Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型，有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle，但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据，比如wide dependency的group by key。 Spark中需要Shuffle输出 ...

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 ...