Shuffle簡介 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 ...

在MapReduce框架中，shuffle是連接Map和Reduce之間的橋梁，Map的輸出要用到Reduce中必須經過shuffle這個環節，shuffle的性能高低直接影響了整個程序的性能和吞吐量。Spark作為MapReduce框架的一種實現，自然也實現了shuffle的邏輯 ...

引言： 　　雖然MapReduce計算框架簡化了分布式程序設計，將所有並行程序需要關注的設計細節抽象成公共模塊並交由系統實現，用戶只需關注自己的應用程序的邏輯實現，提高了開發效率。但開發者如果對Mapreduce計算框架如何實現這樣的魔術沒有一個基本的了解，那么將無法利用框架本身提供的靈活性 ...

一、分區原理 1.為什么要分區？（這個借用別人的一段話來闡述。） 為了減少網絡傳輸，需要增加cpu計算負載。數據分區，在分布式集群里，網絡通信的代價很大，減少網絡傳輸可以極大提升性能。mapreduce框架的性能開支主要在io和網絡傳輸，io因為要大量讀寫文件，它是不可避免的，但是網絡傳輸 ...

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　　hadoop的核心思想是MapReduce，但shuffle又是MapReduce的核心。shuffle的主要工作是從Map結束到Reduce開始之間的過程。首先看下這張圖，就能了解shuffle所處的位置。圖中的partitions、copy phase、sort phase所代表 ...

源文件放在github，隨着理解的深入，不斷更新，如有謬誤之處，歡迎指正。原文鏈接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知，spark實現了多種shuffle方法 ...

摘要： 1 shuffle原理 　　1.1 mapreduce的shuffle原理 　　　　1.1.1 map task端操作 　　　　1.1.2 reduce task端操作 　　 1.2 spark現在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作 ...