hadoop的核心思想是MapReduce,但shuffle又是MapReduce的核心.shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程.首先看下这张图,就能了解shuffle所处的位置.图中的partitions.copy phase.sort phase所代表的就是shuffle的不同阶段. shuffle阶段又可以分为Map端的shuffle和Reduce端的shuffle. 一.Map端的shuffle Map端会处理输入数据并产生中间结果,这个中间结果会写到本地磁盘

在前面的博文<Hadoop中WritableComparable 和 comparator>中,对于WritableComparator说的不够细致,下面说说具体的实现原理! 1.WritableComparator主要提供了两个功能: 提供了对原始compara()方法的一个默认实现,默认实现是先反序列化成对象,在对对象进行比较 public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) { try { b

1.定制Writable类型 Hadoop中有一套Writable实现,例如:IntWritable.Text等,但是,有时候可能并不能满足自己的需求,这个时候,就需要自己定制Writable类型. 定制分以下几步: 需要实现WritableComparable接口,因为Writable常常作为健值对出现,而在MapReduce中,中间有个排序很重要,因此,Hadoop中就让Writable实现了WritableComparable 需要实现WritableComparable的write().

1. hadoop中HDFS的NameNode原理 1.1. 组成 包括HDFS(分布式文件系统),YARN(分布式资源调度系统),MapReduce(分布式计算系统),等等. 1.2. HDFS架构原理 比如现在要上传一个1T的大文件,提交给HDFS的Active NameNode(用以存放文件目录树,权限设置,副本数设置等),它会在指定目录下创建一个新的文件对象,比如access_20180101.log 至于具体数据,它会将它拆分后进行分布式存储,分散在各个DataNode节点,且默认都会

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

Dong的这篇博客我觉得把原理写的很详细,同时介绍了一些优化办法,利用二次排序或者布隆过滤器,但在之前实践中我并没有在join中用二者来优化,因为我不是作join优化的,而是做单纯的倾斜处理,做join优化或者查询优化时,上述二者是最基本的优化办法了. 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JO

本篇博客是金子在学习hadoop过程中的笔记的整理,不论看别人写的怎么好,还是自己边学边做笔记最好了. 1:shuffle阶段的排序(部分排序) shuffle阶段的排序可以理解成两部分,一个是对spill进行分区时,由于一个 分区包含多个key值,所以要对分区内的<key,value>按照key进行排序,即key值相同的一 串<key,value>存放在一起,这样一个partition内按照key值整体有序了. 第二部分并不是排序,而是进行merge,merge有两次,一次是ma

在学习Hadoop,慢慢的从使用到原理,逐层的深入吧 第一部分:MapReduce工作原理   MapReduce 角色 •Client :作业提交发起者. •JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业. •TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务. 提交作业 •在作业提交之前,需要对作业进行配置 •程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序. •输入输出路径 •其他配置,如输出压缩等.

Spark Shuffle原理解析 一:到底什么是Shuffle? Shuffle中文翻译为“洗牌”,需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. 二:Shuffle可能面临的问题?运行Task的时候才会产生Shuffle(Shuffle已经融化在Spark的算子中了). 1, 数据量非常大: 2, 数据如何分类,即如何Partition,Hash.Sort.钨丝计算: 3, 负载均衡(数据倾斜): 4, 网络传输效率,需要在压缩和解压缩之间做出权

转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/100922 最近几次被问到关于数据倾斜的问题,这里找了些资料也结合一些自己的理解. 在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大,但是集群中可能硬件不同,应用的类型不同和切分的数据大小不一致总会导致有部分任务极大的拖慢了整个任务的完成时间,硬件不同就不说了,应用的类型不同其中就比如page rank 或者data mining 里面一些计算,它的每条记录消耗的成本不太一

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

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

mapreduce任务中Shuffle和排序的过程 流程分析: Map端: 1．每个输入分片会让一个map任务来处理,默认情况下,以HDFS的一个块的大小(默认为64M)为一个分片,当然我们也可以设置块的大小.map输出 的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中(该缓冲区的大小默认为100M,由io.sort.mb属性控制),当该缓冲区快要溢出时(默认为缓冲区大小的 80%,由io.sort.spill.percent属性控制),会在本地文件系统中创建一个溢出文件,将该缓冲区中的数据写入这个文件.

Hadoop 中疑问解析 FAQ问题剖析 一.HDFS 文件备份与数据安全性分析1 HDFS 原理分析1.1 Hdfs master/slave模型 hdfs采用的是master/slave模型,一个hdfs cluster包含一个NameNode和一些列的DataNode,其中NameNode充当的是master的角色,主要负责管理hdfs文件系统,接受来自客户端的请求:DataNode主要是用来存储数据文件,hdfs将一个文件分割成一个或多个的block,这些block可能存储在一个Data

近期在做数据分析的时候.须要在mapreduce中调用c语言写的接口.此时就须要把动态链接库so文件分发到hadoop的各个节点上,原来想自己来做这个分发,大概过程就是把so文件放在hdfs上面,然后做mapreduce的时候把so文件从hdfs下载到本地,但查询资料后发现hadoop有对应的组件来帮助我们完毕这个操作,这个组件就是DistributedCache,分布式缓存,运用这个东西能够做到第三方文件的分发和缓存功能,以下具体解释: 假设我们须要在map之间共享一些数据,假设信息量不大,我

Zookeeper 简单介绍 Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目.它主要是用来解决分布式应用中常常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务.状态同步服务.集群管理.分布式应用配置项的管理等. Hadoop简单介绍 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户能够在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行快速运算和存储. Hadoop主要包括两部分:HDFS,YARN. HDFS有高容错性的特点,并

上篇Hadoop之HDFS原理及文件上传下载源码分析(上)楼主主要介绍了hdfs原理及FileSystem的初始化源码解析, Client如何与NameNode建立RPC通信.本篇将继续介绍hdfs文件上传.下载源解析. 文件上传 先上文件上传的方法调用过程时序图: 其主要执行过程: FileSystem初始化,Client拿到NameNodeRpcServer代理对象,建立与NameNode的RPC通信(楼主上篇已经介绍过了) 调用FileSystem的create()方法,由于实现类为Dis

[生产实践经验] 生产实践中的切身体会是:影响Spark性能的大BOSS就是shuffle,抓住并解决shuffle这个主要原因,事半功倍. [Shuffle原理学习笔记] 1.未经优化的HashShuffleManager 注:这是spark1.2版本之前,最早使用的shuffle方法,这种shuffle方法不要使用,只是用来对比改进后的shuffle方法.  如上图,上游每个task 都输出下游task个数的结果文件,下游每个task去上游task输出的结果文件中获取对应自己的. 问题: 生

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用

1.spark中窄依赖的时候不需要shuffle,只有宽依赖的时候需要shuffle,mapreduce中map到reduce必须经过shuffle 2.spark中的shuffle fetch的时候进行merge操作利用aggregator来进行,实际上是个hashmap,放在内存中 // Map: "cat" -> c, cat val rdd1 = rdd.Map(x => (x.charAt(0), x)) // groupby same key and count