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MapReduce的执行流程及Shuffle环节解析

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简介：
本文详细介绍了MapReduce的核心执行过程，并重点剖析了Shuffle阶段的工作原理及其重要性。 本节将介绍Hadoop MapReduce的工作机制，并主要从MapReduce的作业执行流程及Shuffle过程两个方面进行阐述。通过深入理解这些工作机制，程序开发者能够更合理地利用MapReduce解决实际问题。 整个Hadoop MapReduce作业的执行流程包括以下十个步骤： 1. 提交作业 用户首先在客户端向JobTracker提交任务，并配置好所有必要的参数后，作业会被自动处理和执行。

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  • MapReduce的执行流程及Shuffle环节解析
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    本文详细介绍了MapReduce的核心执行过程，并重点剖析了Shuffle阶段的工作原理及其重要性。 本节将介绍Hadoop MapReduce的工作机制，并主要从MapReduce的作业执行流程及Shuffle过程两个方面进行阐述。通过深入理解这些工作机制，程序开发者能够更合理地利用MapReduce解决实际问题。 整个Hadoop MapReduce作业的执行流程包括以下十个步骤： 1. 提交作业 用户首先在客户端向JobTracker提交任务，并配置好所有必要的参数后，作业会被自动处理和执行。
     
  • MapReduce的执行流程
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    MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。其执行流程主要包括输入数据分割、Mapper任务映射、Shuffle和Sort过程以及Reducer任务化简四个步骤。 MapReduce的大体流程如下：首先对输入数据源进行切片；master调度worker执行map任务；worker读取输入源片段，并执行map任务，将输出保存在本地；然后master再调度worker来执行reduce任务，此时的reduce worker会读取之前的map任务的输出文件并执行reduce操作，最后把结果保存到HDFS中。从生命周期的角度来看，MapReduce流程主要包括初始化、分配、执行、反馈以及成功与失败后的处理等几个阶段。在每个阶段里主要完成的工作如下：首先进行初始化；然后是资源和任务的分配；接下来就是具体的任务执行过程；之后会有相应的状态反馈机制；最后根据任务的成功或失败情况采取不同的后续操作。
     
  • MapReduce中Shuffle过程详解
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    本文详细解析了MapReduce编程模型中的Shuffle阶段，包括其工作原理、主要作用及优化方法，帮助读者深入理解数据处理流程。 MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式计算框架，而Shuffle过程则是其核心部分。顾名思义，“Shuffle”意味着洗牌或打乱的意思，在Java API中也有类似的方法Collections.shuffle(List)可以随机地打乱参数list里的元素顺序。 在集群环境中，大部分map task与reduce task的执行是在不同的节点上进行的。因此，当Reduce任务需要处理数据时，它必须从其他节点上的Map任务获取结果。如果正在运行的任务数量较多，则会对内部网络资源造成严重消耗。然而，在这种情况下我们无法限制这些正常的消耗量。 Shuffle过程的目标在于： - 完整地将map task端的数据拉取到reduce端。 - 在跨节点传输数据时，尽可能减少不必要的带宽使用。 - 减少磁盘IO对任务执行的影响。 整个shuffle过程可以分为两个部分：Map端和Reduce端。接下来我们将详细描述这两部分的过程： 在Map阶段，输入数据来源于HDFS的block，在MapReduce概念中，map task仅读取split。Split与Block之间的关系可能为多对一，默认情况下是一对一的关系。 当mapper运行后，得知其输出是一个key-value形式的数据：例如键是“aaa”，值是数值1。 在此过程中，每个任务执行时产生的结果会被存储在内存缓冲区中；一旦该区域接近满载，则需要将数据以临时文件的形式存放到磁盘上。整个map task完成后，会合并所有生成的临时文件来创建最终输出，并等待reduce task拉取这些数据。 到了Reduce阶段： - Reduce task从Map任务获取所需的数据。 - 获取到的数据被存储在内存缓冲区中并进行排序和归并操作。 - 最后由reduce task将处理结果输出出来。 Shuffle过程的优化目标包括： * 减少需要传输的数据量； * 尽可能使用内存而非磁盘来保存中间数据； * 缓解磁盘IO对任务执行效率的影响。 总而言之，shuffle是MapReduce的核心环节之一，它负责从map task获取结果并将其传递给reduce task。它的主要目标是在保证完整性和准确性的同时减少网络消耗和降低磁盘IO的负面影响，并尽可能利用内存资源来提高整体性能。
     
  • MapReduce和Spark的Shuffle原理详解
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    本文深入解析了大数据处理中两个关键技术框架——MapReduce与Spark的Shuffle机制，探讨两者在数据重分布及合并过程中的异同。 Shuffle 的本义是洗牌或混洗，即将一组有规则的数据尽量转换为无规律的状态，越随机越好。而在 MapReduce 中的 Shuffle 则更像是洗牌过程的逆向操作，即把一组无序数据整理成具有一定规则的形式。 为什么 MapReduce 计算模型需要包含 Shuffle 过程呢？我们知道，在这个计算框架中通常包括两个关键阶段：Map（映射）和 Reduce（规约）。其中，Map 负责对输入的数据进行过滤与分发；而 Reduce 则负责汇总并处理由 Map 阶段输出的结果。Reduce 的数据来源正是来自 Map 输出的内容。为了使这些中间结果能够被正确地传递给后续的计算任务，在从 Map 输出到 Reduce 输入的过程中，需要通过 Shuffle 来完成必要的重组和整理工作。 因此，可以将整个从映射阶段向规约阶段过渡的过程统称为 Shuffle 过程。Shuffle 机制确保了数据在不同处理节点之间的高效传输与合理分配。
     
  • 行为树的执行流程解析
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    本文详细解析了行为树在游戏AI中的执行流程，包括状态转换、节点类型及优先级设置等关键要素，帮助开发者深入理解并优化行为树设计。 行为树的开始执行流程如下： 一、执行流程 UBehaviorTreeComponent：负责处理行为树的执行逻辑； StartTree()：是行为树启动的主要入口。 1. PushInstance() 调用UBehaviorTreeManager 中的方法LoadTree加载资源；创建新的FBehaviorTreeInstance实例，然后调用其Initialize方法进行初始化。此步骤包括内存和节点实例的初始化，并将新创建的行为树实例加入到InstanceStack数据结构中，随后调用RequestExecution(); 2. RequestExecution()：该函数有多个重载版本。
     
  • MapReduce流程详解
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    简介：本文详细解析了MapReduce的工作原理和执行流程，帮助读者理解数据处理框架的核心机制及其在大数据分析中的应用。 里面有一张图详细展示了MapReduce的流程，还算实用。
     
  • try catch finally执行流程详解
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    本文详细解析了JavaScript中try-catch-finally语句的工作原理和执行流程，帮助开发者更好地理解和使用异常处理机制。 在编程语言中，异常处理是一种重要的错误管理机制，它允许我们优雅地捕获并解决运行过程中可能出现的问题。Java、C#、JavaScript等多种语言使用`try-catch-finally`结构作为其核心的异常处理方式。 程序首先尝试执行包含可能引发异常代码的`try`块中的内容。如果在该块中没有发生任何错误，那么程序将跳过后续的`catch`和直接进入最后的清理阶段——即执行`finally`块。 一旦发生了预期或非预期的异常情况，控制权会传递给匹配的第一个`catch`子句来处理特定类型的异常；若找不到合适的处理方式，则该异常将继续被抛出至更上层直至找到正确的解决者或者导致程序崩溃。无论是否发生上述情形，都会执行到最终的清理步骤——即`finally`块。 这个结构中的核心特性在于：不论任何情况（包括在`try-catch`中使用了返回语句），`finally`都将被执行以确保一些必要的操作如关闭文件或释放资源等能够得到保证。此外，在遇到中断或者停止的情况时，可能会导致跳过执行该清理步骤的代码。 通过这种方式，编程者可以设计出更加健壮和可靠的软件系统，并且在处理异常的同时也能有效管理好程序中的各种资源使用情况以及确保关键任务被完成。理解并掌握这种机制对于编写高质量的应用非常重要。
     
  • Spark源码解析系列（六）：Shuffle过程详解
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    本篇文章为《Spark源码解析》系列第六篇，主要聚焦于解析Spark中的Shuffle过程，深入探讨其工作机制与实现原理。 在Spark大会上，所有的演讲嘉宾普遍认为shuffle是影响性能的关键因素，并对此感到束手无策。之前参加百度面试时也被问及这个问题，当时我未能给出答案。 本段落围绕以下几个问题展开讨论：shuffle过程的划分？中间结果如何存储？数据又是怎样被拉取过来的？ 在Spark的操作模型中，RDD（弹性分布式数据集）是核心概念之一。当调用诸如reduceByKey或groupByKey这样的操作时，就需要进行shuffle处理。这里以reduceByKey为例加以说明。 当我们自定义了分区函数par后，在执行reduceByKey的过程中可以手动设置减少任务的数量；若不指定，则可能会导致无法控制的情况出现。
     
  • Scrum执行流程图
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    Scrum执行流程图展示了敏捷项目管理中Scrum框架的关键步骤和角色关系，帮助团队理解和实施高效的迭代开发方法。 我已经用流程图画出了Scrum的整个执行流程。
     
  • MFC程序的执行流程及生命周期
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    本篇文章详细解析了MFC程序从启动到终止的整体运行过程及其关键阶段，帮助读者深入理解MFC应用程序的生命周期管理。 通过这个文件你可以非常清晰地了解MFC程序的执行过程，方便你以后的编程。