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shuffle什么意思(shuffle为什么是随机)

  大数据作为当今热门的一个行业,想要学习好大数据,要了解的东西有很多,而shuffle作为MapReduce框架中最关键的一个流程,是很重要的。所以今天我们就来了解一下关于shuffle过程详解,下面一起来看看吧。
  Map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段,shuffle在其中起到了很关键的作用,shuffle分布在MapReduce的map阶段和reduce阶段。
  Map的shuffle过程:主要包括输出、排序、溢写、合并等步骤,如下图所示:
  1、collect:每个Maptask都将数据输出到该Maptask对应的环形缓冲区Kvbuffer中,使用环形数据结构是为了更有效地使用内存空间,在内存中放置尽可能多的数据。
  2、Sort:在对数据进行合并的同时,会进行排序操作,由于 MapTask 阶段已经对 数据进行了局部的排序,ReduceTask 只需保证 Copy 的数据的最终整体有效性即可。
  3、Spill:当内存中的数据量达到了一定的阀值的时候,会生成一个溢写文件,将环形缓冲区中的原始数据写入该文件,按照上一步排序的元数据,溢写时对原始数据进行排序。
  由于一个Maptask处理的数据可能需要多次溢写才能写完,所以每个Maptask可能生成多个溢写文件。最终剩在环形缓冲区中的数据达不到阈值条件,会强制刷出生成一个溢写文件。
  4、Merge:在 ReduceTask 远程复制数据的同时,会在后台开启两个线程对内存到 本地的数据文件进行合并操作。
  5、Copy:Reduce 任务通过HTTP向各个Map任务拖取它所需要的数据。每个节点都会启动一个常驻的HTTP server,其中一项服务就是响应Reduce拖取Map数据。当有MapOutput的HTTP请求过来的时候,HTTP server就读取相应的Map输出文件中对应这个Reduce部分的数据通过网络流输出给Reduce。
  6、排序合并sort-merge:每个分区的数据从多个maptask拖取过来后进行归并排序,合并成一个文件,最后各个分区的文件通过分区组件的逻辑,划分到不同的reducetask。
  以上就是关于shuffle过程的详解了,不知道大家是否有了一定的了解,大数据中有很多的框架结构,一些重要的点是需要各位了解透彻的。如果想了解更多详情,请点击成都加米谷大数据官网吧!

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