【MapReduce】---- MR 框架原理 之 Shuffle机制
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文章目录
♑ 定义
Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。
♑ Map方法之后Shuffle过程
♬ 分区
- 在溢写之前对环形缓冲区中的数据集进行分区操作
♬ 排序
- 在溢写之前对环形缓冲区中分区的数据集进行排序，按照分区进行
♬ Combiner（可选）
- 在溢写到磁盘之前，如果是汇总操作，可以利用Combiner对数据进行分区合并，最终溢写到磁盘上
♬ 分区归并排序
- 将分区上的数据集进行归并，同一分区上的数据集合并，排序（如果符合条件还可以继续进行Combiner合并）
♬ 压缩
- 对处理好的数据进行压缩
♬ 写磁盘
- 将压缩好的数据写到磁盘上，按分区输出
♑ Reduce方法之前Shuffle过程
主要包括以下几步：
♬ 拷贝
- 将map处理输出的同一分区数据拷贝到内存中，若内存不够，溢出到磁盘中（同时开启一个RecuceTask来处理该分区的数据）
♬ 归并排序
- 将内存和磁盘上的数据集进行归并，也就是在每个开启的ReduceTask中，对从不同MapTask中拉取过来的相同分区的数据进行合并，之后对每个ReduceTask上合并的总数据集再进行排序。
♬ 分组
- 对归并好的数据按照相同的key进行分组，等待reduce()来对同组数据进行处理，也就是相同key的数据进入同一个reduce()方法。
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