Hadoop中Shuffle过程是指数据在Map和Reduce阶段之间的重要传输和排序过程。该过程涵盖了Shuffle过程的概述、Shuffle过程示意图和实际案例演示。
Hadoop中Shuffle过程详解
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Shuffle过程主要分为以下几个阶段:
Map端排序:Map任务完成后,会对输出数据按键进行排序,并写入本地磁盘。
分区:根据Reduce任务的数量以及预设的分区函数,将排序后的数据划分到不同的分区中。
合并:同一个分区的数据可能会来自不同的Map任务,这些数据会被合并在一起。
Reduce端复制:Reduce任务会从各个Map任务节点上复制属于自己分区的数据。
Reduce端合并和排序:Reduce
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另外,相关的资料也挺丰富的,比如有关于 Spark、MySQL、SQL 等技术
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Shuffle 过程剖析
Map 阶段: 数据在各个分区进行处理,并根据目标分区进行排序和划分。
数据存储: 每个 map task 将其结果写入本地磁盘或内存。
Reduce 阶段: 从各个 map task 所在节点获取相应分区的数据。
数据聚合: 对获取的数据进行聚合或其他操作。
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