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 ...

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 ...

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 ...

hadoop1.x和hadoop2.x的區別： Hadoop1.x版本： 內核主要由Hdfs和Mapreduce兩個系統組成，其中Mapreduce是一個離線分布式計算框架，由一個JobTracker和多個TaskTracker組成。 JobTracker的主要作用 ...

mapreduce任務中Shuffle和排序的過程 流程分析： Map端： 1．每個輸入分片會讓一個map任務來處理，默認情況下，以HDFS的一個塊的大小（默認為64M）為一個分片，當然我們也可以設置塊的大小。map輸出 的結果會暫且放在一個環形內存緩沖區中（該緩沖區的大小默認 ...

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 ...