mapreduce中combine和shuffle

在MapReduce模型中，为了加快数据处理速度，常常使用Combine和Shuffle来优化MapReduce作业。

Combine是在Map阶段完成的，其作用是将Map输出中相同Key的数据进行合并，以减少数据在网络传输中的量。在Reduce之前，MapReduce框架会将Combine的结果进行一次排序，然后将相同Key的数据合并在一起。Combine的实现可以是用户自定义的，也可以使用默认的实现。

Shuffle是在Reduce阶段之前完成的，它的作用是将Map阶段输出的数据按照Key进行划分，并将相同Key的数据分配到同一个Reduce Task上。Shuffle过程包括三个步骤：Partition、Sort和Group。其中，Partition是根据Key值将数据分配到不同的Reducer上；Sort是将分配到同一个Reducer上的数据按照Key值进行排序；Group是将排序后的数据按照Key值进行分组，然后分别传递给对应的Reducer进行处理。

通过使用Combine和Shuffle，MapReduce作业可以有效地减少数据在网络传输中的量，并且提高作业的处理速度。

相关问题

mapreduce的shuffle和combine

MapReduce 是一种分布式计算编程模型，用于处理大规模数据集。它包含两个主要的阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。Map 阶段首先对输入数据进行映射，并将每个键值对映射到一个中间结果列表中。然后，Reduce 阶段对中间结果进行合并和归约，生成最终的输出结果。

Shuffle 是 MapReduce 的一个关键步骤，用于将 Map 阶段的输出结果传递给 Reduce 阶段。在 Shuffle 过程中，Map 阶段的输出结果会被分区、排序和分组，以便在 Reduce 阶段中进行处理。

Combine 是一个可选的优化步骤，它可以在 Map 阶段的本地节点上对输出结果进行合并和归约。Combine 减少了需要传输的数据量，从而减少了网络传输的开销，并提高了 MapReduce 的性能。

在 MapReduce 中，Shuffle 和 Combine 是两个不同的步骤，但它们都可以用于优化 MapReduce 的性能。Shuffle 通过优化数据传输和分组来提高性能，而 Combine 通过在 Map 阶段本地归约来减少网络传输和数据处理量，进一步提高性能。

mapreduce中天龙八部概述

MapReduce是一种分布式计算模型，它的核心思想是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在Hadoop集群上。天龙八部是MapReduce的具体实现过程，分为八个步骤：map、shuffle、sort、reduce、combine、merge、output 。