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 Combiner 可以适应这种情况，它会发挥重要作用，它就像一个本地 reducer，因此它不会发送所有数据，而是只发送少量值或本地聚合值，但不能在所有情况下应用组合器。
如果 reduce 函数既是交换函数又是结合函数，那么它可以用作 Combiner。
就像 Median 的情况一样，它不会起作用。
Combiner 并非适用于所有情况。
还有其他可以调整的参数，例如:
当 map 发出输出时，它不会直接进入磁盘，而是进入 100 MB 的循环缓冲区，当填充到 80% 时，它会将记录溢出到磁盘中。
因此您可以增加缓冲区大小并增加阈值保持值，在这种情况下溢出会更少。
如果溢出太多，那么溢出将合并为一个文件，我们可以使用溢出因子进行播放。
有很多线程将数据从本地磁盘复制到 reducer jvm，因此可以增加它们的数量。
压缩可用于中间层和最终层。
所以Combiner不是唯一的解决方案，不会在所有情况下都使用。
关于hadoop - MapReduce shuffle 阶段瓶颈，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38208974/
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