1、map到reduce中间的一个过程
洗牌,打乱(打乱我们传递的所有元素)(流程:input->map->reduce->output)
2、map()->shuffle->reduce()
map()接收数据,以wc为例,其中数据可是为<key,value> 在map()中获取每一行文本内容使用String.split或其他分隔方法分隔文本内容,如<0,hadoop spark hdfs hadoop> 分隔之后:<hadoop,1><spark,1><hdfs,1><hadoop,1> 从map()输出数据到reduce()接收数据进入shuffle阶段 经过shuffle到达reduce() 数据格式与map()输出格式一致 对数据value进行累加<hadoop,2><spark,1><hdfs,1>... 输出格式key文本内容分隔体,value出现的次数 输出到文本上的key与value以制表符 分隔
3、shuffle过程
map()输出结果->内存(环形缓冲区,当内存大小达到指定数值,如80%,开始溢写到本地磁盘) 溢写之前,进行了分区partition操作,分区的目的在于数据的reduce指向,分区后进行二次排序,第一次是对partitions进行排序,第二次对各个partition中的数据进行排序,之后如果设置了combine,就会执行类似reduce的合并操作,还可以再进行压缩,因为reduce在拷贝文件时消耗的资源与文件大小成正比 内存在达到一定比例时,开始溢写到磁盘上 当文件数据达到一定大小时,本地磁盘上会有很多溢写文件,需要再进行合并merge成一个文件 reduce拷贝copy这些文件,然后进行归并排序(再次merge),合并为一个文件作为reduce的输入数据