MapReduce工作流程及Shuffle原理概述
引言： 虽然MapReduce计算框架简化了分布式程序设计，将所有并行程序需要关注的设计细节抽象成公共模块并交由系统实现，用户只需关注自己的应用程序的逻辑实现，提高了开发效率。但开发者如果对Mapreduce计算框架如何实现这样的魔术没有一个基本的了解，那么将无法利用框架本身提供的灵活性 ...
原文：MapReduce工作原理流程简介
在MapReduce整个过程可以概括为以下过程： 输入 gt map gt shuffle gt reduce gt 输出 输入文件会被切分成多个块，每一块都有一个map task map阶段的输出结果会先写到内存缓冲区，然后由缓冲区写到磁盘上。默认的缓冲区大小是 M，溢出的百分比是 . ，也就是说当缓冲区中达到 M的时候就会往磁盘上写。如果map计算完成后的中间结果没有达到 M，最终也是要写到 ...
2018-01-01 19:32 0 17475 推荐指数：
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