Spark中Map、Shulffe、Reduce的含義解釋
初入spark門，會出現這些名詞，半年了我表示都沒有很名錶這些詞的意思，在具體工作中指代什麼環節。今天看了這個部落格突然頓悟....摘下重點。
1.Map階段
讀取源表的資料，Map輸出時候以Join on條件中的列為key，如果Join有多個關聯鍵，則以這些關聯鍵的組合作為key;Map輸出的value為join之後所關心的(select或者where中需要用到的)列；同時在value中還會包含表的Tag資訊，用於標明此value對應哪個表；按照key進行排序。可以理解為將資料排列準備好，便於下一步操作。
2.Shuffle階段
根據key的值進行hash,並將key/value按照hash值推送至不同的reduce中，這樣確保兩個表中相同的key位於同一個reduce中。3.Reduce階段
根據key的值完成join操作，期間通過Tag來識別不同表中的資料。
SELECT
a.id,a.dept,b.age
FROM a join b
ON (a.id = b.id);
參考部落格：
1.http://lxw1234.com/archives/2015/06/313.htm
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