一.shuffle过程 总的来说: *分区 partitioner *排序 sort *copy (用户无法干涉) 拷贝 *分组 group 可设置 *压缩 compress *combiner map task端的Reduce 二.示例 package com.ibeifeng.hadoop.senior.mapreduce; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hado…

MapReduce Shuffle 过程详解 一.MapReduce Shuffle过程 1. Map Shuffle过程 2. Reduce Shuffle过程 二.Map Shuffle过程 1.   环形缓冲区 Map输出结果是先放入内存中的一个环形缓冲区,这个环形缓冲区默认大小为100M(这个大小可以在io.sort.mb属性中设置),当环形缓冲区里的数据量达到阀值时(这个值可以在io.sort.spill.percent属性中设置)就会溢出写入到磁盘,环形缓冲区是遵循先进先出原则,Ma…

彻底理解MapReduce shuffle过程原理 MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Redu…

如何在vmware中如何设置ip 1.修改网络接口选hostonly2.虚拟机里安装vmware-tool,对鼠标和图形进行更好地支持.如果你在图形界面下,首先要切换到文本模式.右键点击桌面,打开一个終端在終端里:#su                       //switch user切换用户:可让一个普通用户切换为超级用户或其他用户,并可临时拥有所切换用户的权限, //切换时需输入欲切换用户的密码:也可以让超级用户切换为普通用户,临时以低权限身份处理事务,切换时无需输入欲切换用户的密码.…

Shuffle过程是MapReduce的核心,Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程. 1.map端…

MapReduce简介 在Hadoop MapReduce中,框架会确保reduce收到的输入数据是根据key排序过的.数据从Mapper输出到Reducer接收,是一个很复杂的过程,框架处理了所有问题,并提供了很多配置项及扩展点.一个MapReduce的大致数据流如下图: 更详细的MapReduce介绍参考Hadoop MapReduce原理与实例. Mapper的输出排序.然后传送到Reducer的过程,称为shuffle.本文详细地解析shuffle过程,深入理解这个过程对于MapRedu…

/** * author : 冶秀刚 * mail     : dennyy99@gmail.com */ 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…

Shuffle过程,也称Copy阶段.reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据,并针对某一片数据,如果其大小超过一定的阀值,则写到磁盘上,否则直接放到内存中. 官方的Shuffle过程如上图所示,不过细节有错乱,官方图并没有说明partition.sort和combiner具体作用于哪个阶段. 注意:Shuffle过程是贯穿于map和reduce两个过程的! Hadoop的集群环境,大部分的map task和reduce task是执行在不同的节点上的,那么reduce就要…

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可能试着把Shuffle说清楚,让每一位想了解它原理的朋友都能有所收获.如果你对这篇文章有…

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可能试着把Shuffle说清楚,让每一位想了解它原理的朋友都能有所收获.如果你对这篇文章有…

摘要: 通过腾讯shuffle部署对shuffle过程进行详解 摘要:腾讯分布式数据仓库基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,TDW计算引擎包括两部分:MapReduce和Spark,两者内部都包含了一个重要的过程—Shuffle.本文对Shuffle过程进行解析,并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较. 腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,并且根据公司数据量大.计算复杂等…

——转自:{http://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可能…

1.Map任务处理 1.1 读取HDFS中的文件.每一行解析成一个<k,v>.每一个键值对调用一次map函数.                <0,hello you>   <10,hello me> 1.2 覆盖map(),接收1.1产生的<k,v>,进行处理,转换为新的<k,v>输出. <hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1> 1.3 对1.2输出的<k,v&g…

MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce…

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是必需要了解的.我看过非常多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,非常难理清大致的逻辑,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的执行机制,这才对Shuffle探了个到底. 考虑到之前我在看相关资料而看不懂时非常恼火.所以在这里我尽最大的可能试着把Shuffle说清楚,让每一位想了解它原理的朋友都能有所收获.假设你对这…

https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark,mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实现性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程. MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随…

一.概述 理解Hadoop的Shuffle过程是一个大数据工程师必须的,笔者自己将学习笔记记录下来,以便以后方便复习查看. 二. MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序的.系统执行排序.将map输出作为输入传给reducer的过程称为Shuffle. 2.1 map端 map函数开始产生输出时,利用缓冲的方式写到内存并排序具体分一下几个步骤. 1.map数据分片:把输入数据源进行分片,根据分片来决定有多少个map,每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出,默认情况…

http://www.jianshu.com/p/c97ff0ab5f49 总结shuffle 过程: map端的shuffle: (1)map端产生数据,放入内存buffer中: (2)buffer满的时候,将buffer里面的数据按照key来快排,然后写到磁盘中; (3)上面每次buffer满都会产生一个磁盘文件,最终会有很多磁盘文件,他们每个都排好序了,最后要把它们合并为一个大文件,就是一个merge的过程: reduce端的shuffle: (4)copy过程:reduce通过网络从ma…

一.回顾Reduce阶段三大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步骤,其中在Reduce阶段总共三个步骤,如下图所示: 其中,Step2.1就是一个Shuffle操作,它针对多个map任务的输出按照不同的分区(Partition)通过网络复制到不同的reduce任务节点上,这个过程就称作为Shuffle. PS:Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程,这一段应该是Hadoop中最核心的部分,因为涉及到Had…

MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce…

网址:http://www.cnblogs.com/felixzh/p/4680808.html Shuffle过程,也称Copy阶段.reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据,并针对某一片数据,如果其大小超过一定的阀值,则写到磁盘上,否则直接放到内存中. 官方的Shuffle过程如上图所示,不过细节有错乱,官方图并没有说明partition.sort和combiner具体作用于哪个阶段. 注意:Shuffle过程是贯穿于map和reduce两个过程的! Hadoop的集群…

在Mapreduce中,Shuffle过程是Mapreduce的核心,它分布在Mapreduce的map阶段和reduce阶段,共可分为6个详细的阶段: 1).Collect阶段:将MapTask的结果输出到默认大小为100M的MapOutputBuffer内部环形内存缓冲区,保存的是key/value,Partition分区 2).Spill阶段:当内存中的数据量达到一定的阀值的时候,就会将数据写入本地磁盘,在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作,先是对partition分区号进行排…

一.概要描述 shuffle是MapReduce的一个核心过程,因此没有在前面的MapReduce作业提交的过程中描述,而是单独拿出来比较详细的描述. 根据官方的流程图示如下: 本篇文章中只是想尝试从代码分析来说明在map端是如何将map的输出保存下来等待reduce来取. 在执行每个map task时,无论map方法中执行什么逻辑,最终都是要把输出写到磁盘上.如果没有reduce阶段,则直接输出到hdfs上,如果有有reduce作业,则每个map方法的输出在写磁盘前线在内存中缓存.每个map…

Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程(Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱). 以下是官网的流程图: 从最基本的要求来说,我们对Shuffle过程的期望可以有: 完整地从map task端拉取数据到reduce 端. 在跨节点拉取数据时,尽可能地减少对带宽的不必要消耗. 减少磁盘IO对task执行的影响. 能优化性能的地方主要在于减少拉取数据的量及尽量使用内存而不是磁盘. 一.shuffle在map环节的流程 注意partition, sort与c…

转自:http://langyu.iteye.com/blog/992916,多谢分享,学习Hadopp性能调优的可以多关注一下 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方,Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱,可能大家更熟悉的是Java API里的Collections.shuffle(List)方法,它会随机地打乱参数list里的元素顺序.如果你不知道MapReduce里Shuffle是什么,那么请看这张图: 这张是官方对Shuffle过程的描述.但我可以肯定的是,…

什么时候需要 shuffle writer 假如我们有个 spark job 依赖关系如下 我们抽象出来其中的rdd和依赖关系: E <-------n------,                    C <--n---D---n-----F--s---,                            A <-------s------ B <--n----`-- G 对应的划分后的RDD结构为: 最终我们得到了整个执行过程: 中间就涉及到shuffle 过程,前一个s…

Shuffle过程 在MapReduce框架中,shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量.Spark作为MapReduce框架的一种实现,也实现了shuffle的逻辑. 原文链接:http://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7513656.html Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase,介…

Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型,有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle,但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据,比如wide dependency的group by key. Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket,Map产生的结果会根据设置的partitioner得到对应的bucketId,然后填充到相应的bucket中去.每个Map的输出结果可能包含所有的Redu…

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had…

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had…