怎樣理解MapReduce中shuffle，相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

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概念解釋： 

        shuffle：簡單的名稱稱為 混洗。 事實(shí)上shuffle是一個非常非常簡單的概念。簡單點(diǎn)來說就是洗牌。

         shuffle：按照固定的規(guī)則，就【key，value】而言。

前提

 由于之前一直都是使用的 Hadoop1 ，并未使用 Hadoop Yarn，所以有關(guān)shuffle的機(jī)制，還請參考最新的底層API

1 ： 不管是在Map端，還是Reduce端，不管是Hadoop MapReduce 還是Storm 。 對于數(shù)據(jù)的內(nèi)部處理，很多時候都需要

對于是底層的 內(nèi)存和磁盤做出一個合理的取舍。

 Map端：

                1 ： 數(shù)據(jù)并不是簡單的把他直接的寫到了磁盤，這個過程比較復(fù)雜，他利用了緩沖的方式寫到了內(nèi)存，并且出于效率上的考慮，進(jìn)行了預(yù)排序。

                2：每一個默認(rèn)的Map任務(wù)都會有一個環(huán)形的緩存區(qū)。這個緩存區(qū)用來持有Map的輸出，我印象中是100M左右， 一旦達(dá)到的固定的必烈，那么就會把內(nèi)容寫到磁盤之中，在寫磁盤的過程之中，Map輸出繼續(xù)被寫入到緩沖區(qū)。

                3：在寫入到緩存區(qū)之前，會將這個數(shù)據(jù)進(jìn)行一次分區(qū)和排序（這個分區(qū)和排序?qū)凑誶educe的對應(yīng)關(guān)系來生成）

                 4：關(guān)于這個分區(qū)的數(shù)據(jù)將通過Http的協(xié)議來傳遞給 Reduce端。

Reduce端：

            Reduce端口的第一個階段是：copy 階段，也就是說我們需要把數(shù)據(jù)從Map端口copy到Reduce端口。 如果Map的端口輸出相當(dāng)?shù)男?，那么就會被?fù)制到 Reduce端。

          其次：在拉取到數(shù)據(jù)之后，我們將進(jìn)入到了：排序的階段。  sort phase 階段，更恰當(dāng)?shù)膩碚f，是一個合并的階段，因?yàn)榕判虻碾A段已經(jīng)在Map 端口完成了。只需要在reduce端合并就可以了

           對于MapReduce，之前我也是能實(shí)現(xiàn)類qq圈子算法，對于算法，我也是整本算法導(dǎo)論的人。而，如今卻忘的一干二凈。記憶會消失，不需要的事物會遺忘。

看完上述內(nèi)容，你們掌握怎樣理解MapReduce中shuffle的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

標(biāo)題名稱：怎樣理解MapReduce中shuffle
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