MapReduce shuffle過程詳解
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 ...
原文：MapReduce 過程詳解
Hadoop 越來越火， 圍繞Hadoop的子項目更是增長迅速， 光Apache官網上列出來的就十幾個， 但是萬變不離其宗， 大部分項目都是基於Hadoop common MapReduce 更是核心中的核心。那么到底什么是MapReduce, 它具體是怎么工作的呢 關於它的原理， 說簡單也簡單， 隨便畫個圖噴一下Map 和 Reduce兩個階段似乎就完了。 但其實這里面還包含了Sort, Par ...
2014-03-31 17:47 2 7942 推薦指數：
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MapReduce：詳解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 ...
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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 ...
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Hadoop學習之Mapreduce執行過程詳解
一、MapReduce執行過程 MapReduce運行時，首先通過Map讀取HDFS中的數據，然后經過拆分，將每個文件中的每行數據分拆成鍵值對，最后輸出作為Reduce的輸入，大體執行流程如下圖所示： 整個流程圖具體來說：每個Mapper任務是一個java進程，它會讀取HDFS中的文件 ...