MapReduce工作流程及Shuffle原理概述
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 ...
原文：MapReduce工作原理流程簡介
在MapReduce整個過程可以概括為以下過程： 輸入 gt map gt shuffle gt reduce gt 輸出 輸入文件會被切分成多個塊，每一塊都有一個map task map階段的輸出結果會先寫到內存緩沖區，然后由緩沖區寫到磁盤上。默認的緩沖區大小是 M，溢出的百分比是 . ，也就是說當緩沖區中達到 M的時候就會往磁盤上寫。如果map計算完成后的中間結果沒有達到 M，最終也是要寫到 ...
2018-01-01 19:32 0 17475 推薦指數：
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