mapreduce工作流程：wordcount
3.map-shuffle 對map結果的key根據reducer的個數進行hash寫入緩衝區（key,value,partition），當緩衝區的大小占用了80%左右，將緩衝區的資料寫入磁碟，並根據partition、key進行排序，生成乙個/多個溢寫檔案。同時，不影響剩餘20%的資料寫入緩衝區。
4.若客戶端定義了combiner，在寫溢寫檔案時將相同的key的value值相加。此種情況僅適用於輸入key/value與輸出key/value型別完全一致。將多個溢寫檔案的key /value進行merge，生成乙個group（word，[7，9，9]，partition？）。
乙個map task端生成乙個結果檔案。
5.reduce-shuffle
當5%的map task完成任務後，reducer task通過http方式從map task 拷貝資料。資料會儲存到記憶體中，當超過記憶體的閾值後，開始寫入溢寫檔案，直到map無檔案生成。溢寫檔案不斷merge（可能是根據partitionmerge？？）生成乙個最終檔案。
4.將區域性merge的結果輸入reducer，進行歸併。
MapReduce工作流程
1.流程示意圖 mapreduce詳細工作流程 一 mapreduce詳細工作流程 二 流程詳解 上面是整個mapreduce最全工作流程,但是shuffle過程知識從第7步開始到第16步結束，具體shuffle過程詳解 1 maptask收集我們的map 方法輸出的kv對，放到記憶體緩衝區中 2 ...
詳解MapReduce工作流程
這個階段要完成以下工作 public inte ce inputsplit extends writable 我們看到inputsplit中記錄了原始資料的長度length，而location則有多個 是乙個陣列 location只記錄了主機名，它用於在指派map task的時候，讓map task...
整理 map reduce工作流程
shuffle階段 shuffle是指從map 產生輸出開始，包括系統執行排序以及傳送map 輸出到reducer 作為輸入的過程。首先從map 端開始分析。當map 開始產生輸出時，它並不是簡單的把資料寫到磁碟，因為頻繁的磁碟操作會導致效能嚴重下降。它的處理過程更複雜，資料首先是寫到記憶體中的乙個...