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MapReduce对相同key值的value进行聚集
aomika
2013-06-30 03:13:48
<k1,v1>,<k1,v2> ==> <k1,<v1,v2>>
MapReduce中对相同key值的value进行聚集的过程发生在 Map 端还是 Reduce 端呢
我想找到这个操作的代码在哪
另外这个操作和 Combiner 有什么关系吗
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MapReduce对相同key值的value进行聚集
, ==> <k1,> MapReduce中对相同key值的value进行聚集的过程发生在 Map 端还是 Reduce 端呢 我想找到这个操作的代码在哪 另外这个操作和 Combiner 有什么关系吗
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xuanxufeng
2013-08-10
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不多说,给你看段代码: job.setMapperClass(TestMapper.class); job.setCombinerClass(TestReducer.class); job.setReducerClass(TestReducer.class); 这里combiner和Reducer用了相同的代码,所以说在 combiner阶段和Reduce阶段都进行了合并。
hsb1132
2013-07-29
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map之后,Combiner 之后,reduce之后
SoftLy
2013-07-16
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Map结束后会有一个shuffle的过程,就是对key处理一次 如果setCombiner,那么在map结束后会对局部结果做一次处理
撸大湿
2013-07-03
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Reduce前会做一次 如果有Combiner Combiner 前也会做一次
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,
value
>经过shuffle过程
聚集
成<
key
,
value
-list>后交给reduce,无论这个数据出现多少次,只要在最终结果中输出一次就可以了...
MapReduce
的Shuffle原理和流程是什么?(超级详细)
分区、键排序和合并是Shuffle过程的三个主要步骤,通过这些步骤,Shuffle可以将Map任务输出的数据重新组织和排序,以便后续Reducer任务
进行
合并和计算。其中,Shuffle是
MapReduce
中的一个关键步骤,用于重新分发和排序Map阶段输出的数据,以便将
相同
key
的数据传递给Reducer阶段
进行
合并和计算。
MapReduce
Shuffle的主要目的是将Map任务的输出结果根据
key
进行
重新分区,将具有
相同
key
值
的数据
聚集
在一起,便于下一阶段的合并和计算。根据首字母对数据
进行
分区。
MapReduce
shuffle过程详解
我们知道
MapReduce
计算模型主要由三个阶段构成:Map、shuffle、Reduce。Map是映射,负责数据的过滤分法,将原始数据转化为键
值
对;Reduce是合并,将具有
相同
key
值
的
value
进行
处理后再输出新的键
值
对作为最终结果。为了让Reduce可以并行处理Map的结果,必须对Map的输出
进行
一定的排序与分割,然后再交给对应的Reduce,而这个将Map输出
进行
进一步整理并交给Reduc
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