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小编给大家分享一下Hadoop中的Shuffle是什么，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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Shuffle描述着数据从Map Task输出到Reduce Task输入的这段过程。
Map端：
1、每个Map有一个环形内存缓冲区，用于存储任务的输出，默认大小100MB(io.sort.mb属性)，一旦达到阀值
0.8(io.sort.spill.percent)，一个后台线程把内容写到(spill)磁盘的指定目录(mapred.local.dir)下的新建的一个
溢出文件。
2、在写入磁盘前，要Partitioner，Sort，如果有Combiner(聚合)，Combiner排序后在写入数据。
3、等最后把记录写完，合并全部溢出写文件为一个分区且排序的文件。
Reduce端：
1、Reduce通过Http方式得到输出的文件的分区。
2、TaskTracker为分区文件运行Reduce任务。复制阶段把Map输出复制到Reduce的内存或磁盘。一个Map任 务完成，Reduce就开始复制输出。
3、排序阶段合并Map输出，然后走Reduce阶段。
注意：在有些情况下，也有可能没有任何的Reduce，当前数据处理可以完全并行时，即无需混洗(shuffle)，可能
会出现无Reduce任务的情况，在这种情况下，唯一的非本地节点数据传输是Map任务将结果写入HDFS.
以上是“Hadoop中的Shuffle是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
