摘要： Reduce阶段三个步骤： Step2.1就是一个Shuffle[随机、洗牌]操作。 Shuffle是什么？ 针对多个map任务的输出按照不同的分区（Partition）通过网络复制到不同的reduce任务节点上，这个过程就称作为Shuffle。 Shuffle过程： Map端： 1.在map端首先 阅读全文

摘要： Map阶段总共五个步骤：如图就是分区操作 哪个key到哪个Reducer的分配过程，是由Partitioner规定的。 Hadoop内置Partitioner MapReduce的使用者通常会指定Reduce任务和Reduce任务输出文件的数量（R）。 用户在中间key上使用分区函数来对数据进行分区 阅读全文

摘要： 我们目前出现的瓶颈问题： 1.如果我们有10亿个数据，Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输，但如果我们只是对数据求最大值，那么很明显的Mapper只需要输出它所知道的最大值即可。这样做不仅可以减轻网络压力，同样也可以大幅度提高程序效率。 总结：网络带宽严重被占降低程序效率； 2.假设使用 阅读全文