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mapreduce为什么要排序
Hadoop的
MapReduce
阶段
为什么要
进行
排序
呢,这样的排序对后续操作_百 ...
答:
MapReduce
过程其实有几个步骤在里面:partition(分区),sort(
排序
),shuffle(俗称洗牌),combine(合并)等细节。
Hadoop从入门到精通33:
MapReduce
核心原理之Shuffle过程分析
答:
排序是mapreduce模型的默认行为,也是对序列化的字节做的排序
。排序规则:字典排序! map task的输出结果写入内存后,当溢写线程未启动时,对输出结果并没有做任何的合并。从官方图可以看出,合并是体现在溢写的临时磁盘文件上的,且这种合并是对不同的reduce端的数值做的合并。所以溢写过程一个很重要的细节在于,如果有很多...
hadoop1.2.1
mapreduce
中的归并
排序
是
什么
意思
答:
:(Partition)分区出现的必要性,如何使用Hadoop产生一个全局
排序
的文件?最简单的方法就是使用一个分区,但是该方法在处理大型文件时效率极低,因为一台机器必须处理所有输出文件,从而完全丧失了
MapReduce
所提供的并行架构的优势。
hadoop中的
mapreduce
的主要思想是
什么
和规约
答:
在Map阶段之后,有一个Shuffle和Sort阶段。
这个阶段将所有具有相同键的中间键值对聚集在一起,并进行排序
。这个阶段是自动的,用户不需要编写任何代码。它保证了在Reduce阶段,所有具有相同键的值都会被一起处理。3. Reduce阶段 在Reduce阶段,一个Reduce函数处理排序后的中间键值对。这个函数将具有相同键的...
mapreduce
计算的主要流程有哪些
答:
4、Shuffle阶段:将Map的输出作为Reduce的输入的过程称为Shuffle。在Shuffle阶段,
MapReduce
会对Map的输出进行
排序
、分组和分区,以便将相同Key的值传递给同一个Reduce任务。5、Reduce阶段:和Map函数一样,Reduce函数是由程序员编写的。Reduce函数接收来自Shuffle阶段的中间结果,对其进行处理,最终将结果存储在...
Hive常用算子实现原理简述--
MapReduce
版
答:
sort by是小号的order by,只负责将本reducer中的值
排序
,达到局部有序的效果。sort by和distribute by配合使用风味更佳,二者可以合并简写为cluster by。count则更加明晰,在combiner或reducer处按相同键累加值就能得到。比较复杂的是distinct、join、group by,本文重点讨论这三个算子在
MapReduce
引擎中的...
简单搞定Shuffle机制运行原理
答:
1)
mapreduce
中,map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段,是mapreduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle;2)shuffle: 洗牌、发牌(核心机制:数据分区、
排序
、缓存);3)具体来说:就是将maptask输出的处理结果数据,分发给reducetask,并在分发的过程中,对数据按key进行了分区和排序...
7.3
MapReduce
工作流程
答:
为了降低磁盘寻址开销、提高效率,
Map
处理的结果并不直接写入磁盘,而是先写入缓存。直到缓存即将写满,则触发溢写进程。首先对缓存中的数据做分区、
排序
和合并: 分区 是为了后面传给
Reduce
任务做准备,所以有几个Reduce Task就分几个区。默认采用Hash函数,可以用户自定义。 排序 是依据字典的key来...
MR实现全
排序
答:
我们知道
Mapreduce
框架在feed数据给reducer之前会对map output key
排序
,这种排序机制保证了每一个reducer局部有序,hadoop 默认的partitioner是HashPartitioner,它依赖于output key的hashcode,使得相同key会去相同reducer,但是不保证全局有序,如果想要获得全局排序结果(比如获取top N, bottom N),就
需要
用...
MapReduce
执行过程
答:
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。 8 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在磁盘文件中的。从官方图上也可以看到写到磁盘中的一些文件是对不同的reduce端的数值做过合并。所以溢写过程...
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