下载文档原格式
简述mapreduce的shuffle过程。
MapReduce是一种用于处理大规模数据的并行计算模型，其核心思想是将任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，数据被划分为多个独立的片段，每个Map任务对每个数据片段进行处理并生成若干键值对。
而在Reduce阶段，输入键值对按照键的哈希值被分配给特定的Reduce任务进行处理。
而在MapReduce的过程中，Shuffle过程是连接Map阶段和Reduce 阶段的重要步骤。
Shuffle过程主要负责将Map任务生成的中间键值对按照键重新分发给特定的Reduce任务，以便进行后续的处理。
Shuffle过程涉及到三个主要的操作：分区（Partitioning），排序（Sorting）和合并（Merging）。
首先，分区操作用于确定每个中间键值对应该被发送给哪个Reduce 任务。
通常情况下，分区操作会根据中间键的哈希值和Reduce任务的数量进行计算，以确保相同键的键值对被发送到同一个Reduce任务。
这个过程可以保证相同键的键值对在Reduce阶段被正确地聚合和处理。
其次，排序操作用于对每个分区中的键值对进行排序。
这是为了确保Reduce任务能够按照键的顺序进行处理，从而方便后续的聚合操作。
排序可以提高Reduce任务的处理效率，因为相同键的键值对会被连续地处理，减少了数据的读取和写入操作。
最后，合并操作用于将排序后的键值对进行合并，以减少数据的传输量和磁盘IO。
合并操作会将具有相同键的键值对进行合并，生成更少的键值对。
这样可以减少Reduce任务之间的数据传输量，并提高整个MapReduce过程的效率。
总的来说，Shuffle过程在MapReduce中起到了连接Map阶段和Reduce阶段的桥梁作用。
通过分区、排序和合并操作，Shuffle过程可以确保中间键值对被正确地分发给特定的Reduce任务，并按照键的顺序进行处理，从而提高整个MapReduce过程的效率。
hive shuffle过程HiveShuffle是Hive中非常重要的一个过程，它是指将数据从Map阶段发送到Reduce阶段的过程。
在Hadoop中使用MapReduce处理大数据时，MapReduce会将数据划分为多个数据块，每个数据块都由一个Map任务处理。
在Map任务的输出结果中，相同的Key会被分到同一个Reduce任务中处理，这个过程就是Shuffle。
Hive Shuffle的过程分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，Hive会将输入数据分成若干个数据块，每个数据块被一个Map任务处理。
在处理过程中，Map任务会根据Key将数据分发到不同的Reducer任务中。
在Reduce阶段，Reducer任务会将Map任务输出的数据进行合并。
如果一个Key对应多个Value，那么Reducer任务会将这些Value 合并为一个列表，并对这个列表进行操作。
在Hive Shuffle过程中，有一些参数可以进行调整，以提高Shuffle的性能。
其中，最重要的参数是mapreduce.task.io.sort.mb 和mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies。
mapreduce.task.io.sort.mb指定了Map任务内部排序的缓存大小，可以减少磁盘I/O操作，从而提高Map任务的速度。
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies指定了Reduce任务并行拷贝Input数据的数量。
如果设置为1，那么每个Reduce任务只会从一个Map任务拷贝数据，这会导致Reduce任务的执行时间变长。
如果设置为比较大的值，那么每个Reduce任务会从多个Map任务拷贝数据，从而提高Reduce任务的执行速度。
总之，Hive Shuffle是Hive中非常重要的一个过程，它可以提高Hive查询的性能，对于大规模数据的处理非常有帮助。
1 综述Hadoop源代码分为三大模块：MapReduce、HDFS和Hadoop Common。
其中MapReduce模块主要实现了MapReduce模型的相关功能；HDFS模块主要实现了HDFS的相关功能；而Hadoop Common主要实现了一些基础功能，比如说RPC、网络通信等。
在用户使用Hadoop MapReduce模型进行并行计算时，用户只需要写好Map 函数、Reduce函数，之后调用JobClient将Job提交即可。
在JobTracker收到提交的Job之后，便会对Job进行一系列的配置，然后交给TaskTracker进行执行。
执行完毕之后，JobTracker会通知JobClient任务完成，并将结果存入HDFS中如图所示，用户提交Job是通过JobClient类的submitJob（）函数实现的。
在Hadoop源代码中，一个被提交了的Job由JobInProgress类的一个实例表示。
该类封装了表示Job的各种信息，以及Job所需要执行的各种动作。
在调用submitJob（）函数之后，JobTracker会将作业加入到一个队列中去，这个队列的名字叫做jobInitQueue。
然后，在JobTracker中，有一个名为JobQueueTaskScheduler的对象，会不断轮询jobInitQueue队列，一旦发现有新的Job加入，便将其取出，然后将其初始化。
在Hadoop代码中，一个Task由一个TaskInProgress类的实例表示。
该类封装了描述Task所需的各种信息以及Task执行的各种动作。
TaskTracker自从启动以后，会每隔一段时间向JobTracker发送消息，消息的名称为“Heartbeat”。
Heartbeat中包含了该TaskTracker当前的状态以及对Task 的请求。
JobTracker在收到Heartbeat之后，会检查该heartbeat的里所包含的各种信息，如果发现错误会启动相应的错误处理程序。
MapReduce中的Shuffle过程1. 概述Shuffle是MapReduce中的一个重要过程，它负责将Map阶段产生的中间数据按照Key进行分组并传递给Reduce阶段进行处理。
Shuffle过程在整个MapReduce作业的性能和效率中起着至关重要的作用。
2. Shuffle过程的作用Shuffle过程主要有以下几个作用： - 数据传输：将Map阶段产生的中间数据按照Key进行分组，并将相同Key的数据传递给对应的Reduce任务进行处理。
- 数据排序：将传输给Reduce任务的数据按照Key进行排序，以便Reduce任务能够更高效地进行处理。
- 数据合并：将相同Key的多个数据合并为一个数据，降低网络传输的开销。
- 数据压缩：对传输的数据进行压缩，减少网络带宽的消耗。
3. Shuffle过程的详细步骤Shuffle过程主要包括三个步骤：分区（Partition）、排序（Sort）和合并（Merge）。
3.1 分区（Partition）在Map阶段，每个Map任务会将产生的中间数据按照Key进行分区，分成多个片段，每个片段对应一个Reduce任务。
分区的目的是为了将相同Key的数据发送给同一个Reduce任务进行处理。
分区的实现方式一般是通过Hash函数将Key映射到指定的分区。
Hash函数可以是系统提供的默认实现，也可以是用户自定义的。
每个Reduce任务会预先知道自己负责的分区，因此Map任务只需要将数据发送给对应的分区即可。
3.2 排序（Sort）在分区之后，每个Reduce任务会接收到多个分区的中间数据。
为了能够高效地处理这些数据，需要对其进行排序。
排序的目的是为了将具有相同Key的数据放在一起，方便后续的处理。
排序可以分为两个阶段：局部排序（Partial Sort）和全局排序（Total Sort）。
局部排序是在每个Map任务内部进行的，它将每个分区的数据按照Key进行排序。
简述reduce端的shuffle过程。
reduce端的shuffle过程是在reduce task之前和map task之后进行的，它主要用于将map输出的结果按key进行排序并分组，然后将相同key的数据聚集在一起，以便reduce task能够对数据进行进一步的处理。
具体来说，reduce端的shuffle过程包括以下几个步骤：
1. 从每个map task获取数据：在reduce task启动后，它会向每个map task 发送请求，请求它们的数据。
每个map task会将自己的输出结果分成若干个分区，并将每个分区按key排序后发送给reduce task。
2. 合并排序：在收到所有map task的结果后，reduce task会对它们进行合并排序，以确保所有数据按key有序，并且相同key的数据在同一个分区内。
3. 分组聚合：在完成合并排序后，reduce task会将相同key的数据归为一组，并将它们交给reduce函数进行进一步的处理。
这个过程称为分组聚合。
4. 输出：最后，reduce task会将处理后的数据写入到输出文件。
需要注意的是，shuffle过程的性能对整个MapReduce作业的性能有着重要影响。
因为shuffle过程涉及网络传输和磁盘I/O等开销较大的操作，所以在设计
MapReduce作业时需要尽可能减少数据的传输和磁盘读写，以提高整个作业的效率。
hadoop mapreduce的工作流程
Hadoop MapReduce是Hadoop中最为核心的计算框架之一，支持海量数据的分布式计算。
它利用Map和Reduce两个过程将计算任务分解为很多小任务，然后并行执行，最终合并结果。
Hadoop MapReduce的工作流程：
1. Map阶段
Map阶段是对数据的处理和过滤，首先将原始数据分为若干小块，每个小块的大小由配置文件中的一些参数来决定。
然后，需要编写一个map函数，将每个小块中的数据进行处理和过滤，生成一些中间结果。
2. Shuffle阶段
Shuffle阶段是将Map阶段生成的中间结果按照key分组，也就是将相同key的中间结果分为一组，并将它们发送到同一个Reduce任务
中去处理。
3. Reduce阶段
Reduce阶段是对Shuffle阶段产生的中间结果进行聚合和计算，得到最终的结果。
在Reduce阶段，需要编写一个reduce函数，将同一个key的所有值聚合起来，最终得到这个key对应的计算结果。
在这个阶段中，可以进行各种汇总操作，如求和、求平均值等。
总结：
Hadoop MapReduce的工作流程是Map-Shuffle-Reduce，其核心思想是将大计算任务分解为许多小任务并行执行，最终将结果合并。
Map阶段处理原始数据，Shuffle阶段将中间结果按照key分组，Reduce阶段聚合和计算结果。
这种分布式计算架构大大提高了计算性能和效率，适用于处理大数据量的计算任务。
简述mapreduce中的shuffle过程MapReduce是Google发表的一种分布式计算模式，用于大规模数据的处理和并行计算。
在MapReduce中，shuffle过程是非常重要的一个环节，它负责将Map阶段产生的中间结果进行合并和排序，并将结果传递给Reduce阶段进行后续处理。
shuffle过程主要分为三个步骤：分区（partition）、排序（sorting）和合并（merging）。
下面将详细介绍这三个步骤的工作原理和功能。
1. 分区（Partition）在Map阶段，计算框架会根据默认或自定义的分区规则，将各个Map任务的输出结果根据一些属性进行分组，并将相同属性值的结果发送到相同的Reduce任务进行处理。
分区的作用是确保具有相同属性值的结果能够有序地发送到同一Reduce任务，以便后续的排序和合并操作。
分区的实现方式是将Map任务的输出结果按照分区规则进行哈希运算，得到一个分区号，然后将结果发送给对应的Reduce任务。
分区规则一般是根据键值对中的键进行哈希运算，因为分组是根据键值对中的一些属性来进行的。
2. 排序（Sorting）在Map阶段，每个Map任务会输出一组键值对作为中间结果，而Reduce阶段需要对这些结果进行合并和排序。
排序的目的是将具有相同属性值的键值对相邻地放置在一起，以便Reduce任务能够更高效地处理相关的键值对。
排序的实现方式是将Map任务的输出结果按照键进行排序，可以使用内存排序、外部排序等算法。
在排序时，可以充分利用计算节点的内存负载情况和网络传输的带宽来提升整体性能。
3. 合并（Merging）在Map阶段，Map任务可以并行地生成多个中间结果，而Reduce阶段需要将这些结果进行合并和处理。
合并的目的是将具有相同属性值的键值对合并成一个更大的键值对集合，以减少Reduce任务的输入数据量和网络传输的负载。
合并的实现方式是将具有相同属性值的键值对进行聚合和压缩。
简述mapreduce 中的shuffle 过程摘要：一、MapReduce简介二、Shuffle过程的重要性三、Shuffle过程详解1.Map阶段2.Shuffle阶段3.Reduce阶段四、Shuffle过程的优化五、总结正文：【一、MapReduce简介】MapReduce是一种大数据处理模型，将数据分为Mapper和Reducer两个阶段进行处理。
在Mapper阶段，数据会被分成多个小块，并对每个小块进行处理，生成中间结果。
随后，这些中间结果会在Reducer阶段进行聚合和处理，最终输出结果。
MapReduce的核心思想是将数据分成小批次进行处理，以提高数据处理的效率。
【二、Shuffle过程的重要性】在MapReduce中，Shuffle过程是核心环节。
Shuffle指的是Map阶段和Reduce阶段之间，Mapper任务生成的中间结果需要按照一定的规则进行分组和排序，以便在Reduce阶段进行聚合。
Shuffle过程的效率直接影响到整个MapReduce任务的性能。
【三、Shuffle过程详解】1.Map阶段：在Map阶段，每个Mapper任务会处理一部分原始数据，并生成中间结果。
这些中间结果会包含键值对（key-value），其中键（key）是唯一的，值（value）可以根据键进行分组。
2.Shuffle阶段：Shuffle阶段是MapReduce的关键环节，主要包括以下步骤：（1）Input：Mapper任务将中间结果写入内存或磁盘。
（2）Sort：对中间结果按照键进行排序。
（3）Group：按照键对中间结果进行分组，相同键的数据会被聚合在一起。
（3）Output：将分组后的数据写入磁盘，等待Reduce任务读取。
3.Reduce阶段：Reduce任务读取Shuffle阶段生成的数据，对相同键的数据进行聚合，并输出最终结果。
【四、Shuffle过程的优化】为了提高MapReduce的性能，可以采取以下措施优化Shuffle过程：1.调整Mapper任务数：根据数据量和集群资源情况，合理设置Mapper 任务数，以减少Shuffle阶段的压力。
shuffle阶段的步骤
1. 数据的分片：在shuffle阶段，数据被分成块，以便能够更好地进行处理。
数据需要被分成与可用的处理器数量相同的块，每个块包含相同数量的数据。
2. 数据的混洗：在分片后，数据需要被混洗以便更好地分配并发式处理任务。
混洗
可以随机将数据分散到不同的处理器上，也可以按照特定的规则将数据分发到不同的处理
器上。
3. 键值对的分组：在进行混洗之后，数据需要按照键值对进行分组。
键值对是一种
数据结构，其中有一个键和与之相关的值。
例如，在一个文档中，一个单词可以被视为键，其出现的次数可以被视为与之相关的值。
4. 分组后的数据处理：一旦数据被分组，处理就会转移到每个处理器上。
每个处理
器都将处理与其关联的键值对。
这包括根据键值对的值执行不同的操作，如统计出现次数、计算平均值、执行复杂的算法等。
5. 将处理后的数据合并：最后，处理器需要将其处理的数据合并成一个数据集以便
进一步的处理或输出。
这通常涉及将每个处理器的不同结果合并为一个结果，或将每个处
理器处理的数据合并到一个文件或数据结构中。
总之，shuffle阶段是数据处理中的重要步骤。
它需要将数据按照特定的方式分散到
不同的处理器上，并在处理完成后将其整合到一个结果中。
这种处理能力使分布式计算体
系结构成为处理大型数据集的有力工具。
Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce， Shuffle是必须要了解的。
Shuffle是洗牌的意思，Java API里的Collections.shuffle(List)方法，它会随机地打乱参数list里的元素顺序。如果你不知道MapReduce里Shuffle是什么，那么请看这张图：
这张是官方对Shuffle过程的描述。但我可以肯定的是，单从这张图你基本不可能明白Shuffle的过程，因为它与事实相差挺多，细节也是错乱的。后面我会具体描述Shuffle的事实情况，所以这里你只要清楚Shuffle的大致范围就成－怎样把map task的输出结果有效地传送到reduce端。也可以这样理解， Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。
在Hadoop这样的集群环境中，大部分map task与reduce task的执行是在不同的节点上。当然很多情况下Reduce执行时需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。如果集群正在运行的job有很多，那么task的正常执行对集群内部的网络资源消耗会很严重。这种网络消耗是正常的，我们不能限制，能做的就是最大化地减少不必要的消耗。还有在节点内，相比于内存，磁盘IO对job完成时间的影响也是可观的。从最基本的要求来说，我们对Shuffle过程的期望可以有： 完整地从map task端拉取数据到reduce 端。 在跨节点拉取数据时，尽可能地减少对带宽的不必要消耗。 减少磁盘IO对task执行的影响。
OK，看到这里时，大家可以先停下来想想，如果是自己来设计这段Shuffle过程，那么你的设计目标是什么。我想能优化的地方主要在于减少拉取数据的量及尽量使用内存而不是磁盘。
我的分析是基于Hadoop0.21.0的源码，如果与你所认识的Shuffle过程有差别，不吝指出。我会以WordCount为例，并假设它有8个map task和3个reduce task。从上图看出，Shuffle过程横跨map与reduce两端，所以下面我也会分两部分来展开。
先看看map端的情况，如下图：
上图可能是某个map task的运行情况。拿它与官方图的左半边比较，会发现很多不一致。官方图没有清楚地说明partition， sort与combiner到底作用在哪个阶段。我画了这张图，希望让大家清晰地了解从map数据输入到map端所有数据准备好的全过程。 整个流程我分了四步。简单些可以这样说，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task来拉数据。 当然这里的每一步都可能包含着多个步骤与细节，下面我对细节来一一说明： 1. 在map task执行时，它的输入数据来源于HDFS的block，当然在MapReduce概念中，map task只读取split。Split与block的对应关系可能是多对一，默认是一对一。在WordCount例子里，假设map的输入数据都是像“aaa”这样的字符串。
2. 在经过mapper的运行后，我们得知mapper的输出是这样一个key/value对： key是“aaa”， value是数值1。因为当前map端只做加1的操作，在reduce task里才去合并结果集。前面我们知道这个job有3个reduce task，到底当前的“aaa”应该交由哪个reduce去做呢，是需要现在决定的。
MapReduce提供Partitioner接口，它的作用就是根据key或value及reduce的数量来决定当前的这对输出数据最终应该交由哪个reduce task处理。默认对key hash后再以reduce task数量取模。默认的取模方式只是为了平均reduce的处理能力，如果用户自己对Partitioner有需求，可以订制并设置到job上。
在我们的例子中，“aaa”经过Partitioner后返回0，也就是这对值应当交由第一个reducer来处理。接下来，需要将数据写入内存缓冲区中，缓冲区的作用是批量收集map结果，减少磁盘IO的影响。我们的key/value对以及Partition的结果都会被写入缓冲区。当然写入之前，key与value值都会被序列化成字节数组。
整个内存缓冲区就是一个字节数组，它的字节索引及key/value存储结构我没有研究过。如果有朋友对它有研究，那么请大致描述下它的细节吧。 3. 这个内存缓冲区是有大小限制的，默认是100MB。当map task的输出结果很多时，就可能会撑爆内存，所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。这个从内存往磁盘写数据的过程被称为Spill，中文可译为溢写，字面意思很直观。这个溢写是由单独线程来完成，不影响往缓冲区写map结果的线程。溢写线程启动时不应该阻止map的结果输出，所以整个缓冲区有个溢写的比例spill.percent。这个比例默认是0.8，也就是当缓冲区的数据已经达到阈值（buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB），溢写线程启动，锁定这80MB的内存，执行溢写过程。Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写，互不影响。
当溢写线程启动后，需要对这80MB空间内的key做排序(Sort)。排序是MapReduce模型默认的行为，这里的排序也是对序列化的字节做的排序。
在这里我们可以想想，因为map task的输出是需要发送到不同的reduce端去，而内存缓冲区没有对将发送到相同reduce端的数据做合并，那么这种合并应该是体现是磁盘文件中的。从官方图上也可以看到写到磁盘中的溢写文件是对不同的reduce端的数值做过合并。所以溢写过程一个很重要的细节在于，如果有很多个key/value对需要发送到某个reduce端去，那么需要将这些key/value值拼接到一块，减少与partition相关的索引记录。 在针对每个reduce端而合并数据时，有些数据可能像这样：“aaa”/1， “aaa”/1。对于WordCount例子，就是简单地统计单词出现的次数，如果在同一个map task的结果中有很多个像“aaa”一样出现多次的key，我们就应该把它们的值合并到一块，这个过程叫reduce也叫combine。但MapReduce的术语中，reduce只指reduce端执行从多个map task取数据做计算的过程。除reduce外，非正式地合并数据只能算做combine了。其实大家知道的，MapReduce中将Combiner等同于Reducer。
如果client设置过Combiner，那么现在就是使用Combiner的时候了。将有相同key的key/value对的value加起来，减少溢写到磁盘的数据量。Combiner会优化MapReduce的中间结果，所以它在整个模型中会多次使用。那哪些场景才能使用Combiner呢？从这里分析，Combiner的输出是Reducer的输入，Combiner绝不能改变最终的计算结果。所以从我的想法来看，Combiner只应该用于那种Reduce的输入key/value与输出key/value类型完全一致，且不影响最终结果的场景。比如累加，最大值等。Combiner的使用一定得慎重，如果用好，它对job执行效率有帮助，反之会影响reduce的最终结果。
4. 每次溢写会在磁盘上生成一个溢写文件，如果map的输出结果真的很大，有多次这样的溢写发生，磁盘上相应的就会有多个溢写文件存在。当map task真正完成时，内存缓冲区中的数据也全部溢写到磁盘中形成一个溢写文件。最终磁盘中会至少有一个这样的溢写文件存在(如果map的输出结果很少，当map执行完成时，只会产生一个溢写文件)，因为最终的文件只有一个，所以需要将这些溢写文件归并到一起，这个过程就叫做Merge。Merge是怎样的？如前面的例子，“aaa”从某个map task读取过来时值是5，从另外一个map 读取时值是8，因为它们有相同的key，所以得merge成group。什么是group。对于“aaa”就是像这样的：{“aaa”, [5, 8, 2, …]}，数组中的值就是从不同溢写文件中读取出来的，然后再把这些值加起来。请注意，因为merge是将多个溢写文件合并到一个文件，所以可能也有相同的key存在，在这个过程中如果client设置过Combiner，也会使用Combiner来合并相同的key。
至此，map端的所有工作都已结束，最终生成的这个文件也存放在TaskTracker够得着的某个本地目录内。每个reduce task不断地通过RPC从JobTracker那里获取map task是否完成的信息，如果reduce task得到通知，获知某台TaskTracker上的map task执行完成，Shuffle的后半段过程开始启动。
简单地说，reduce task在执行之前的工作就是不断地拉取当前job里每个map task的最终结果，然后对从不同地方拉取过来的数据不断地做merge，也最终形成一个文件作为reduce task的输入文件。见下图：
