通过WourdCount程序示例:详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程。
Shuffle过程是MapReduce的核心,集中了MR过程最关键的部分。要想了解MR,Shuffle是必须要理解的。了解Shuffle的过程,更有利于我们在对MapReduce job性能调优的工作有帮助,以及进一步加深我们队MR内部机理的了解。Shuffle到底是什么,自己在参考一位大牛两年前的博客,关于MR系列的文章中,才知道前辈什么时候已经开始相应的工作,真实佩服。这里通过对前辈的概念梳理,加上自己的见解,来尽可能的梳理清楚什么是Shuffle过程,什么是block,什么是split,揭开MR的神秘面纱。
在上篇博客中简单给出了Shuffle的概念,稍提了一下split,但没有谈block。在了解Shuffle之间我们要先了解一下block与split。这里的一片数据,你可以理解成一个split数据。但split和block的区别是什么?
http://www.2cto.com/database/201403/287758.html
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