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大数据,英文是big data,是数据集合和信息资产。其战略意义不在于它的庞大,而是在于对这些数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的加工能力,大数据开发就是通过加工实现数据的增值。从技术上看,大数据与云计算密不可分。因为大数据无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术,对海量数据进行分布式数据挖掘。
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Reduce端的shuffle
Reduce端的shuffle主要包括三个阶段,copy、sort(merge)和reduce。
首先要将Map端产生的输出文件拷贝到Reduce端,但每个Reducer如何知道自己应该处理哪些数据呢?因为Map端进行partition的时候,实际上就相当于指定了每个Reducer要处理的数据(partition就对应了Reducer),所以Reducer在拷贝数据的时候只需拷贝与自己对应的partition中的数据即可。每个Reducer会处理一个或者多个partition,但需要先将自己对应的partition中的数据从每个Map的输出结果中拷贝过来。
接下来就是sort阶段,也成为merge阶段,因为这个阶段的主要工作是执行了归并排序。从Map端拷贝到Reduce端的数据都是有序的,所以很适合归并排序。最终在Reduce端生成一个较大的文件作为Reduce的输入。
Reduce过程,在这个过程中产生了最终的输出结果,并将其写到HDFS上。