原文链接:https://langyu.iteye.com/blog/992916 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的. 我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混. 前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟. 考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所以在这里我尽最大的…

MapReduce 一种分布式计算模型,解决海量数据的计算问题,MapReduce将计算过程抽象成两个函数 Map(映射):对一些独立元素(拆分后的小块)组成的列表的每一个元素进行指定的操作,可以高度并行. Reduce(化简):对一个列表的元素进行合并 input -> map -> reduce -> output 数据流通格式<kay,value> eg: 原始数据 -> map input map map output(reduce input) shuffle…

角色描述:JobClient:执行任务的客户端JobTracker:任务调度器TaskTracker:任务跟踪器Task:具体的任务(Map OR Reduce) 从生命周期的角度来看,mapreduce流程大概经历这样几个阶段:初始化.分配.执行.反馈.成功与失败的后续处理 每个阶段所做的事情大致如下 任务初始化 1.JobClient对数据源进行切片切片信息由InputSplit对象封装,接口定义如下: public interface InputSplit extends Writable…

数据传输<key,value>     File-->  <key,value>  -->map(key,value)  --> mapResult<key,value>  -->  partition<key,value>     -->  sort<key>  -->  combiner<key,value>(可选,本地化规约)     -->  combiner<key,value…

MapReduce MapReduce原理非常重要,hive与spark都是基于MR原理 MapReduce采用多进程,方便对每个任务资源控制和调配,但是进程消耗更多的启动时间,因此MR时效性不高.适合批量,高吞吐的数据处理.Spark采用的是多线程模型. MapReduce执行流程 Map过程 map函数开始产生输出时,并不是直接将数据写到磁盘,它利用缓冲的方式写到内存.每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出.在默认情况下,缓冲区大小为100MB.一旦缓冲内容达到阈值(默认80%…

一.MapReduce是用于解决什么问题的? 每一种技术的出现都是用来解决实际问题的,否则必将是昙花一现,那么MapReduce是用来解决什么实际的业务呢? 首先来看一下MapReduce官方定义: 总结一句话:MapReduce就是批量处理海量数据的分布式计算框架. 在数据规模比较小时,如果要批量处理一些数据,通常都是在凌晨跑一个或者多个定时任务,定时任务直接连接业务库,从业务库中读取然后批量处理,但是当业务规模逐渐大了之后,像凌晨跑定时任务的方式已不足以支撑业务开展,这时分布式计算诞生了,分…

MapReduce工作流程 1.准备待处理文件 2.job提交前生成一个处理规划 3.将切片信息job.split,配置信息job.xml和我们自己写的jar包交给yarn 4.yarn根据切片规划计算出MapTask的数量 (以一个MapTask为例) 5.Maptask调用inputFormat生成RecordReader,将自己处理的切片文件内容打散成K,V值 6.MapTask将打散好的K,V值交给Mapper,Mapper经过一系列的处理将KV值写出 7.写出的KV值被outputCo…

引言: 虽然MapReduce计算框架简化了分布式程序设计,将所有的并行程序均需要关注的设计细节抽象成公共模块并交由系统实现,用户只需关注自己的应用程序的逻辑实现,提高了开发效率,但是开发如果对Mapreduce计算框架如何实现这样的魔术没有一个基本的了解,那么在面临多任务.大数据而出现大量数据倾斜,计算速度慢等问题时,将无法给出解决方案.也无法在设计MapReduce程序时根据框架的特性优化逻辑算法,所以了解MapReduce工作流程和Shuffle原理是学习MapReduce程序设计的必修课…

MapReduce任务执行总流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写 -> 作业配置 -> 作业提交 -> Map任务的分配和执行 -> 处理中间结果 -> Reduce任务的分配和执行 -> 作业完成,而在每个任务的执行过程中又包含输入准备 -> 任务执行 -> 输出结果.下图给出了MapReduce作业详细的执行流程图. MapReduce作业执行流程图 1. 提交作业 一个MapReduce作业在提交到Hadoop之后会进入完全地自动化执…

4.4 Reduce类 4.4.1 Reduce介绍 整完了Map,接下来就是Reduce了.YarnChild.main()—>ReduceTask.run().ReduceTask.run方法开始和MapTask类似,包括initialize()初始化,根据情况看是否调用runJobCleanupTask(),runTaskCleanupTask()等.之后进入正式的工作,主要有这么三个步骤:Copy.Sort.Reduce. 4.4.2 Copy Copy就是从执行各个Map任务的节点获取…