MapReduce的shuffle过程详解

[学习笔记]

结果分析：
shuffle的英文是洗牌，混洗的意思，洗牌就是越乱越好的意思。当在集群的情况下是这样的，假如有三个map节点和三个reduce节点，一号reduce节点的数据会来自于三个map节点，而不是就来自于一号map节点。所以说它们的数据会混合，路线会交叉， 3叉3。想象一下，像不像洗牌？ 马克-to-win @ 马克java社区：shuffle在MapReduce中是指map输出后到reduce接收前，按下面的官方shuffle图：具体可以分为map端和reduce端两个部分。在最开始，假设我们就提交一个大文件，MapReduce会对要处理的大文件数据进行分片（split）操作放到多台机器的集群里，（想象一个搬走大山的大活给一个师的人马，是不是要把人，部署一圈，展开，一人干一块儿，现在是一样的道理。现在你要摆弄一个1.5T的文件， 需要先把它切开， 分配到不同机器）为每一个分片分配一个MapTask任务，接下来会对每一个分片中的每一行数据进行处理，得到键值对（key,value），其中key为偏移量，value为一行的内容。准备给咱们的自己的map方法。执行完咱自己的map方法，便进入shuffle阶段。马克-to-win @ 马克java社区：为提高效率，mapreduce会把我们的写出的结果先存储到map节点的“环形内存缓冲区”（不深入探讨），当写入的数据量达到预先设置的阙值后（默认80%）便会启动溢出（spill）线程将缓冲区中的那部分数据溢出写（spill）到磁盘的临时文件中，可能会产生很多，并在写入前根据key进行排序（sort）和合并（combine，本章不讨论）。

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