MR 的shuffle机制

shuffle机制

  

2019-10-14 20:24:28

mapreduce高级特性及shuffle 第一节:shuffle机制 1.1 概述 mapreduce中,map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段,是mapreduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle;shuffle:洗牌、发牌——(核心机制:数据分区,排序,缓存);具体来说:就是将maptask输出的处理结果数据,分发给reducetask,并在...

Shuffle机制   Mapreduce确保每个reducer的输入都是按key排序的。系统执行排序的过程(即将mapper输出作为输入传给reducer)称为shuffle,如图。 Partition分区   问题引出:要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区)。   比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区)...

相关链接 MapReduce运行机制 MapReduce中Shuffle机制详解——Reduce端Shuffle链接 Shuffle阶段是指从Map的输出开始,包括系统执行排序以及传送Map输出到Reduce作为输入的过程。Sort阶段是指对Map端输出的Key进行排序的过程。不同的Map可能输出相同的Key,相同的Key必须发送到同一个Reduce端处理。Shuffle阶...

一、MapTask工作机制 Read阶段:MapTask通过用户编写的RecordReader,从输入InputSplit中解析出一个个key/value Map阶段:该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理,并产生一系列新的key/value。 Collect收集阶段:在用户编写map()函数中,当数据处理完成后,一般会调用OutputCollection.coll...

一、MapTask运行机制详解以及Map任务的并行度   整个Map阶段流程大体如上图所示。简单概述:inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件,通过Record按行读取内容给map(用户自己实现的)进行处理,数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器,对其结果key进行分区(默认使用hash分区),然后写入buffer,每个map task都有...

Shuffle

hadoop  Shuffle

  

2019-11-11 05:28:21

1.Map端的Shuffle 2.Reduce端的Shuffle 3.Shuffle的调优 1.调大缓冲区,一般情况下会将缓冲区大小设置为250M~400M之间,以减少溢写次数 2.可以增大缓冲区的阈值 3.增加Combine过程 4.在网络资源紧张的情况下,可以考虑将数据进行压缩 5.增多fetch线程的数量,一般的做法是让此线程数接近或等于map task 数量。达到并行抓取的目的。 6.增大...

Spark-Shuffle

Spark  Shuffle

  

2020-04-12 23:14:36

Spark-Shuffle Shuffle概述 两种Shuffle机制 HashShuffle机制 HashShuffle概述 未优化的HashShuffle机制 优化的HashShuffle机制 Sort-Based Shuffle机制 Sort-Based Shuffle概述 SortShuffleManager运行原理 普通运行机制 bypass运行机制 Shuffle数据倾斜问题解决 Sp...

Shuffle解密

Shuffle  mapreduce

  

2020-06-14 07:56:39

Shuffle解密 0. 准备阶段 0.1 简介 Map的输出会经过一个名为shuffle的过程,交给Reduce处理。 在MapReduce流程中,为了让Reduce可以并行处理Map结果,必须对Map的输出进行一定的排序和分割,然后再交给对应的Reduce,而这个将Map输出进行进一步整理并交给Reduce的过程就是shuffle。 shuffle是MapReduce的核心所在,shuffle...

前言:对于react的状态管理这一部分,尤其是在融合了项目里面后,各个流程步骤有点拎不清。特以一个小点入手,理解记录一下。会有理解不当之处,请指正。小白式理解,欢迎大神赐教。 背景:该用户管理页面分为左右两个部分,左侧采用antd的树组件实现对区域的展示,右侧为点击相应的树节点后展示的用户列表,点击操作可以对用户进行相应的编辑和删除。以删除为例。 删除其实是一个很简单的操作,一般记住id之后调用后...

五中io模型  在《Unix网络编程》一书中提到了五种IO模型,分别是:阻塞IO、非阻塞IO、多路复用IO、信号驱动IO以及异步IO。 下面就分别来介绍一下这5种IO模型的异同。 1.阻塞IO模型   最传统的一种IO模型,即在读写数据过程中会发生阻塞现象。   当用户线程发出IO请求之后,内核会去查看数据是否就绪,如果没有就绪就会等待数据就绪,而用户线程就会处于阻塞状态,用户线程交出C...

spark总体概况

netty  akka  tachyon  shuffle

  

2019-07-17 11:35:49

1. spark vs hadoop PS:Databricks团队特别说明,为了和Hadoop对比,这次用于排序的Spark集群没有使用它们的内存缓存机制,他们也是用硬盘存储的中间结果!  http://tieba.yunxunmi.com/mtieba-hadoop-kz-58b9e430a78747f7fb1ea9f9e6374597.html  但是我们要明白,spar...

一  分块(Block)       HDFS存储系统中,引入了文件系统的分块概念(block),块是存储的最小单位,HDFS定义其大小为64MB。与单磁盘文件系统相似,存储在 HDFS上的文件均存储为多个块,不同的是,如果某文件大小没有到达64MB,该文件也不会占据整个块空间。在分布式的HDFS集群上,Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上...

前言:  对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一。  shuffle的优化是一个不断发展的过程。 shuffle基本概念  shuffle是一个算子,表达的是多对多的依赖关系,在MapReduce计算框架中,是连接Map阶段和Reduce阶段的纽带,即每个Reduce Task从每个Map Task产生数的据中读取一片数据。&...

画图加文件描述讲解MapReduce Shuffle过程 以下几点注意,必须在作业文档中体现: 1、Map Shuffle主要做了哪些事?哪些可以设置及如何设置? 2、Reduce Shuffle主要做了哪些事?哪些可以设置及如何设置? 3、MapReduce执行过程中中间数据的压缩配置 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程 Map Shuffle ...

MapReduce主要由两部分组成,map和reduce,但是这两部分如何连接?比如对于单词计数,原始数据为java hadoop java,map的作用是对单条数据进行处理,划分格式便于处理计算,处理后为java 1 hadoop 1 java 1,而reduce是对map的类型进行统一计算,输出为java 2 hadoop 1。如果只是这样简单地逻辑,shuffle就不用了,shuffle的作...