1.流程示意圖
mapreduce詳細工作流程(一)
mapreduce詳細工作流程(二)
流程詳解
上面是整個mapreduce最全工作流程,但是shuffle過程知識從第7步開始到第16步結束，具體shuffle過程詳解：
(1)maptask收集我們的map()方法輸出的kv對，放到記憶體緩衝區中
(2)從記憶體緩衝區不斷溢位本地磁碟檔案，可能會溢位多個檔案
(3)多個溢位檔案會被合併成大的溢位檔案
(4)在溢位過程及合併的過程中,都要呼叫partitioner進行分割槽和針對key進行排序
(5)reducetask根據自己的分割槽號，去各個maptask機器上取相應的結果分割槽資料
(6)reducetask會取到同乙個分割槽的來自不同maptask的結果檔案，reducetask會將這些檔案再進行合併(歸併排序)
(7)合併成大檔案後，shuffle的過程就結束了，後面進入reducetask的邏輯運算過程(從檔案中取出乙個乙個的鍵值對group,呼叫使用者自定義的reduce()方法)
注意:shuffle中的緩衝區大小會影響到mapreduce程式的執行效率，原則上說，緩衝區越大磁碟io的次數越少，執行速度就越快。
緩衝區的大小可以通過引數調整，引數:io.sort.mb默然100m
詳解MapReduce工作流程
這個階段要完成以下工作 public inte ce inputsplit extends writable 我們看到inputsplit中記錄了原始資料的長度length，而location則有多個 是乙個陣列 location只記錄了主機名，它用於在指派map task的時候，讓map task...
map reduce的工作流程
mapreduce工作流程 wordcount 3.map shuffle 對map結果的key根據reducer的個數進行hash寫入緩衝區 key,value,partition 當緩衝區的大小占用了80 左右，將緩衝區的資料寫入磁碟，並根據partition key進行排序，生成乙個 多個溢寫...
整理 map reduce工作流程
shuffle階段 shuffle是指從map 產生輸出開始，包括系統執行排序以及傳送map 輸出到reducer 作為輸入的過程。首先從map 端開始分析。當map 開始產生輸出時，它並不是簡單的把資料寫到磁碟，因為頻繁的磁碟操作會導致效能嚴重下降。它的處理過程更複雜，資料首先是寫到記憶體中的乙個...