我正在阅读原始的MapReduce论文。我的理解是，当处理数百GB的数据时，传输如此多数据的网络带宽可能成为MapReduce作业的瓶颈。对于map任务，我们可以通过在已经包含任何给定拆分数据的worker上安排map任务来减少网络带宽，因为从本地磁盘读取不需要网络带宽。然而，shuffle阶段似乎是一个巨大的瓶颈。reduce任务可能会从所有map任务接收中间键/值对，并且几乎所有这些中间键/值对都将通过网络流式传输。当处理数百GB或更多的数据时，有必要使用组合器来实现高效的MapReduce作业吗？ 最佳答案 如果Combine
mapreduce分区内的数据是否已排序，如果是，如何排序？AFAIK，它是根据key分组的。如果它在内部排序，那么对所有分区内的所有数据进行排序不是一种开销吗？ 最佳答案 如果您谈论的是映射器作为输入接收的输入拆分，那么不是；它们没有排序，因为这确实会产生不必要的开销。排序在map阶段结束之前开始(仅当使用reducer时)，因此reduce函数的输入已排序。Partitioner定义了指定哪个reducer将处理映射器输出的标准。HashPartitioner(默认使用的Partitioner的实现)对映射器的输出键进行哈希处理
我很困惑，在Shuffle和Sort阶段，具有m个映射器和r个缩减器的作业涉及最多mr个复制操作。复制操作在什么情况下会达到最大值m*r？谁能解释一下？ 最佳答案 假设您有3个映射器和1个缩减器。每个映射器任务输出1个文件(按键排序)，该文件被写入map函数运行的本地文件系统。因此，我们将有3个这样的输出文件分布在集群中。由于reducer没有利用数据局部性优化，并且由于我们只有1个reducer-它需要复制每个映射器任务在网络上生成的3个不同的输出文件。因此，此场景中涉及mxn=3x1=3复制操作。
我的数据大约是300G。如果我使用Hadoop对其执行reduce作业，180个reduce插槽就可以了，队列中没有任务等待。如果我使用具有相同数量的reduce槽的Spark执行此操作，它会在洗牌阶段卡住，而如果我使用更多的槽(比如4000)就不会发生这种情况，但这将以低效率结束。有什么我可以做的，比如调整参数，以便我可以使用与hadoop相同的插槽？顺便说一句，我的集群有15个节点，每个节点有12个核心 最佳答案 ShuffleOperationinHadoopandSpark是关于该主题的好读物。一些引述:Eachmaptas
总结：1、FlinkShufflePipelinedShuffle：上游Subtask所在TaskManager直接通过网络推给下游Subtask的TaskManager；BlockingShuffle：HashShuffle-将数据按照下游每个消费者一个文件的形式组织；Sort-MergeShuffle-将上游所有的结果写入同一个文件，文件内部再按照下游消费者的ID进行排序并维护索引，下游读取数据时，按照索引来读取大文件中的某一段；HybridShuffle：支持以内存或文件的方式存储上游产出的结果数据，原则是优先内存，内存满了后spill到文件，无论是在内存还是文件中，所有数据在产出后即对
我正在运行一个类似mapreduce的字数统计作业，处理200个文件，每个文件大小为1Gb。我在一个hadoop集群上运行该作业，该集群包含4个数据节点(每个2cpu)，内存为8Gb，空间约为200G。我尝试了各种配置选项，但每次我的工作失败时，都会出现InMemoryShuffle、OnDiskShuffle、InMemorymerger、OnDiskMerger或Fetcher错误。映射器输出的大小与输入文件的大小相当，因此，为了最小化映射器输出大小，我对mapreduce输出使用BZip2压缩。然而，即使使用压缩的map输出，我仍然会在reducer阶段遇到错误。我使用4个red
在一个普通的mapreducewordcount程序中，我们是否需要设置shuffle和sort的方法，或者框架会处理这个？ 最佳答案 框架会处理这个。洗牌是将数据从映射器传输到缩减器的过程，缩减器按中间键(词)的升序(字典顺序)缩减数据。您可以更改默认设置，但没有必要在wordcount程序中这样做。您只需要设置一个映射器和一个缩减器以及可选的(但确实有助于提高速度)一个组合器。甚至不需要自己实现映射器和缩减器，因为hadoop自带了这样的字数映射器(TokenCounterMapper)和缩减器(IntSumReducer，也可
我有一个非常基本的问题，我正在尝试寻找答案。我正在查看文档以了解在map阶段、洗牌阶段和减少阶段数据溢出到哪里？就像MapperA有16GB的RAM，但是如果为映射器分配的内存已经超过，那么数据就会溢出。数据是溢出到HDFS还是会溢出到磁盘上的tmp文件夹？在shuffle阶段，数据从一个节点流式传输到另一个节点，并存储在HDFS或临时存储位置。我问这些问题的原因是想弄清楚在工作完成后是否需要清理过程。请帮忙。 最佳答案 Mapper的中间文件(溢出文件)存储在运行Mapper的工作节点的本地文件系统中。类似地，从一个节点流向另一个
根据官方Spark文档(http://spark.apache.org/docs/latest/job-scheduling.html#configuration-and-setup)，在YARN中使用“spark.dynamicAllocation”选项时，您需要:Intheyarn-site.xmloneachnode,addspark_shuffletoyarn.nodemanager.aux-services...setyarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.classtoorg.apache.spark.network.yarn
我只是想验证我对这些参数及其关系的理解，如果我错了请通知我。mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent告诉分配给reducer的整个洗牌阶段的内存总量。mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent告诉单个shuffle可以从mapreduce.reduce.shuffle.input消耗的内存限制的最大百分比.buffer.percent.mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent是启动内存中合并的使用阈值，表示为总内存的百分比(mapreduce.reduc
