一、概述 理解Hadoop的Shuffle過程是一個大數據工程師必須的，筆者自己將學習筆記記錄下來，以便以后方便復習查看。 二、 MapReduce確保每個reducer的輸入都是按鍵排序的。系統執行排序、將map輸出作為輸入傳給reducer的過程稱為Shuffle。 2.1 map端 ...

一、MapReduce計算模型我們知道MapReduce計算模型主要由三個階段構成：Map、shuffle、Reduce。 Map是映射，負責數據的過濾分法，將原始數據轉化為鍵值對；Reduce是合並，將具有相同key值的value進行處理后再輸出新的鍵值對作為最終結果。為了讓Reduce ...

在代碼中又確認了一下，Combiner在spill的時候會執行，同時在merge的時候只有spill的文件數大於min.num.spill.for.combine才會執行，具體見代碼： Shuffle過程 ...

Shuffle過程，也稱Copy階段。reduce task從各個map task上遠程拷貝一片數據，並針對某一片數據，如果其大小超過一定的閥值，則寫到磁盤上，否則直接放到內存中。 官方的Shuffle過程如上圖所示，不過細節有錯亂，官方圖並沒有說明partition、sort ...

[學習筆記] 結果分析：shuffle的英文是洗牌，混洗的意思，洗牌就是越亂越好的意思。當在集群的情況下是這樣的，假如有三個map節點和三個reduce節點，一號reduce節點的數據會來自於三個map節點，而不是就來自於一號map節點。所以說它們的數據會混合，路線會交叉， 3叉3。想象一下 ...

shuffle概念　　shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一組有規則的數據盡量打亂成無規則的數據。而在MapReduce中，shuffle更像是洗牌的逆過程，指的是將map端的無規則輸出按指定的規則“打亂”成具有一定規則的數據，以便reduce端接收處理。其在MapReduce中所處的工作 ...

的時間，把MapReduce的最后一個階段，輸出OutputFormat給做了分析，這個過程跟InputF ...

Hadoop的shuffle過程就是從map端輸出到reduce端輸入之間的過程，這一段應該是Hadoop中最核心的部分，因為涉及到Hadoop中最珍貴的網絡資源，所以shuffle過程中會有很多可以調節的參數，也有很多策略可以研究。這里沒有對shuffle做深入的分析，也沒有讀源代碼 ...