http://blog.csdn.net/aijiudu/article/details/72353510 廢話不說直接來一張圖如下： 從JVM的角度看Map和Reduce Map階段 ...

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 ...

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 ...

，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 ...

一、概述 優化前我們需要知道hadoop適合干什么活，適合什么場景，在工作中，我們要知道業務是怎樣的，能才結合平台資源達到最有優化。除了這些我們當然還要知道mapreduce的執行過程，比如從文件的讀取，map處理，shuffle過程，reduce處理，文件的輸出或者存儲。在工作中 ...