MapReduce shuffle过程详解
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 ...
原文：Hadoop MapReduce的Shuffle过程
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。 . 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。 .map数据分片：把输入数据源进行分片， ...
2018-10-17 17:47 0 1216 推荐指数：
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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 ...
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