Hadoop的Shuffle是什么

map 端的细节图

Shuffle的作用

首先来看看Shuffle在reduce端的过程,也能用图上标明的三点来概括。当前reduce copy数据的前提是它要从JobTracker获得有哪些map task已执行结束,这段过程不表,有兴趣的朋友可以关注下。Reducer真正运行之前,所有的时间都是在拉取数据,做merge,且不断重复地在做。如前面的方式一样,下面我也分段地描述reduce 端的Shuffle细节:
1.        Copy过程,简单地拉取数据。Reduce进程启动一些数据copy线程(Fetcher),通过HTTP方式请求map task所在的TaskTracker获取map task的输出文件。因为map task早已结束,这些文件就归TaskTracker管理在本地磁盘中。

2.        Merge阶段。这里的merge如map端的merge动作,只是数组中存放的是不同map端copy来的数值。Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中,这里的缓冲区大小要比map端的更为灵活,它基于JVM的heap size设置,因为Shuffle阶段Reducer不运行,所以应该把绝大部分的内存都给Shuffle用。这里需要强调的是,merge有三种形式:1)内存到内存  2)内存到磁盘  3)磁盘到磁盘。默认情况下第一种形式不启用,让人比较困惑,是吧。当内存中的数据量到达一定阈值,就启动内存到磁盘的merge。与map 端类似,这也是溢写的过程,这个过程中如果你设置有Combiner,也是会启用的,然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。第二种merge方式一直在运行,直到没有map端的数据时才结束,然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的那个文件。

3.        Reducer的输入文件。不断地merge后,最后会生成一个“最终文件”。为什么加引号?因为这个文件可能存在于磁盘上,也可能存在于内存中。对我们来说,当然希望它存放于内存中,直接作为Reducer的输入,但默认情况下,这个文件是存放于磁盘中的。当Reducer的输入文件已定,整个Shuffle才最终结束。然后就是Reducer执行,把结果放到HDFS上。

Shuffle产生的作用

完整地从map task端拉取数据到reduce 端。
在跨节点拉取数据时,尽可能地减少对带宽的不必要消耗。
减少磁盘IO对task执行的影响。

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