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的正常意思是洗牌或弄乱，可能大家更熟悉的是Java
API里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..
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2015-09-23 01:22:25
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Spark中的shuffle大概是这么个过程：map端把map输出写成本地文件，reduce端去读取这些文件，然后执行reduce操作。那么，问题来了：reducer是怎么知道它的输入在哪呢？首先，mapper在写完文件之后，肯定能提供与它的输出相关的信息。这个信息，在Spark中由MapStatu...
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2015-09-13 09:20:17
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Shuffle过程，也称Copy阶段。reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定的阀值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。官方的Shuffle过程如上图所示，不过细节有错乱，官方图并没有说明partition、sort和combiner具体作...
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2015-07-27 20:29:15
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原文：http://langyu.iteye.com/blog/992916Shuffle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。我看过很多相关的资料，但每次看完都云里雾里的绕着，很难理清大致的逻辑，反而越搅越混。前段时间在...
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2015-06-12 20:51:15
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错误处理出现错误主要有以下三种：
1、Task任务
2、JobTracker失败
3、TaskTracker失败Task任务1、当map或者reduce子任务中的代码抛出异常，JVM进程会在退出之前向服务tasktracker进程发送错误报告，tasktracker会将此（任务尝试）taskattempt标记为failed状态，释放一个槽以便运行另外一个任务。2、对于流任务，如果流进程以非零退...
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2015-06-10 17:23:33
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hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进...
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2015-06-10 07:43:27
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a. 由于MapReduce的shuffle过程需写磁盘，比较影响性能；而Spark利用RDD技术，计算在内存中进行.b. MapReduce计算框架(API)比较局限, 而Spark则是具备灵活性的并行计算框架.c. 再说说Spark API方面- Scala: Scalable Language...
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2015-05-21 18:50:09
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MapReduce中的Shuffle过程分为Map端和Reduce端两个过程。...
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2015-05-10 17:24:26
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---恢复内容开始---shuffle和排序过程图如下：MapReduce确保每个reduce的输入都按键排序，系统执行排序的过程——将map输出作为输入传给reduce——成为shuffle，理解shuffle的工作原理，有助于MapReduce程序的优化，因为shuffle属于不断被优化和改进的...
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2015-04-06 21:33:39
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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。我看过很多相关的资料，但每次看完都云里雾里的绕着，很难理清大致的逻辑，反而越搅越混。前段时间在做Map...
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2015-04-03 11:42:52
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