分别描述map端和reduce端的shuffle过程
时间: 2023-04-11 10:02:50 浏览: 74
Map端的shuffle过程:
1. Map任务将输出的键值对按照键进行分区,每个分区对应一个reduce任务。
2. 对于每个分区,Map任务会将其输出的键值对按照键进行排序,并将排序后的结果写入磁盘。
3. Map任务会将每个分区的元数据信息(包括分区编号、文件名、起始位置和长度等)发送给JobTracker。
Reduce端的shuffle过程:
1. Reduce任务会向JobTracker请求获取Map任务输出的元数据信息。
2. JobTracker会将Map任务输出的元数据信息发送给Reduce任务。
3. Reduce任务根据元数据信息,从Map任务的输出文件中读取对应分区的数据,并将其按照键进行排序。
4. Reduce任务将排序后的结果写入磁盘,作为最终的输出结果。
相关问题
分别讲出mapshuffle和reduceshuffle
mapshuffle和reduceshuffle都是在Hadoop分布式计算框架中用于实现数据分布和计算的关键过程。
mapshuffle是指在MapReduce计算框架中,Map任务将计算结果写入到本地磁盘上,并通过网络将结果传输给Reduce任务执行。具体来说,Map任务将计算结果分成一组键值对,对键进行哈希操作,然后将哈希结果分发给不同的Reduce任务。这样,Reduce任务就可以自己从Map任务的本地磁盘上获取所需的数据,从而实现数据的分布式计算。
reduceshuffle是指在MapReduce计算框架中,Reduce任务将计算结果写入到本地磁盘上,并通过网络将结果传输给最终输出任务执行。具体来说,Reduce任务将计算结果分成一组键值对,对键进行哈希操作,然后将哈希结果分发给最终输出任务。这样,最终输出任务就可以自己从Reduce任务的本地磁盘上获取所需的数据,并输出到最终结果中。
map端和reduce端如何对应
在MapReduce编程模型中,Map和Reduce两个阶段是相互独立的,它们是在不同的计算节点上运行的。因此,Map端和Reduce端的对应关系是通过shuffle阶段来实现的。
在Map阶段,每个Map任务会将处理后的中间结果按照Key值进行划分,然后将相同Key值的数据发送到同一个Reduce任务上。在Map任务结束后,所有的中间结果都会被发送到Reduce任务所在的节点上。
在Reduce阶段,每个Reduce任务会接收到来自多个Map任务的数据,然后将它们进行合并,最终输出最终结果。Reduce任务的数量通常与输入数据的分片数量相同,因此可以保证每个Reduce任务都能接收到来自Map任务的数据。
因此,Map端和Reduce端的对应关系是通过shuffle阶段中的Key值来实现的。每个Key值对应一个Reduce任务,Map任务会将相同Key值的数据发送到同一个Reduce任务上,从而实现Map端和Reduce端的对应关系。
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