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 ...

，像不像洗牌？ 馬克-to-win @ 馬克java社區：shuffle在MapReduce中是指map輸 ...

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 ...

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 ...

轉自：http://langyu.iteye.com/blog/992916，多謝分享，學習Hadopp性能調優的可以多關注一下 Shuffle過程是MapReduce的核心，也被稱為奇跡發生的地方，Shuffle的正常意思是洗牌或弄亂，可能大家更熟悉的是Java API里 ...

一、概要描述 shuffle是MapReduce的一個核心過程，因此沒有在前面的MapReduce作業提交的過程中描述，而是單獨拿出來比較詳細的描述。 根據官方的流程圖示如下： 本篇文章中只是想嘗試從代碼分析來說明在map端是如何將map的輸出保存下來等待reduce來取。 在執行每個 ...