将Reduce的输出传给另一个MapReduce job

将Reduce的输出传给另一个MapReduce job，而这也是人们常做的事情。在一些场景中，Reduce的输出可能会非常巨大，比如排序，比如网页索引器。10TB的输入对应的是10TB的输出。所以，Reduce的输出也会存储在GFS上。但是Reduce只会生成key-value对，MapReduce框架会收集这些数据，并将它们写入到GFS的大文件中。所以，这里有需要一大轮的网络通信，将每个Reduce的输出传输到相应的GFS服务器上。你或许会认为，这里会使用相同的技巧，就将Reduce的输出存储在运行了Reduce Task的同一个GFS服务器上（因为是混部的）。或许Google这么做了，但是因为GFS会将数据做拆分，并且为了提高性能并保留容错性，数据会有2-3份副本。这意味着，不论你写什么，你总是需要通过网络将一份数据拷贝写到2-3台服务器上。所以，这里会有大量的网络通信。这里的网络通信，是2004年限制MapReduce的瓶颈。在2020年，因为之前的网络架构成为了人们想在数据中心中做的很多事情的限制因素，现代数据中心中，root交换机比过去快了很多。并且，你或许已经见过，一个典型的现代数据中心网络，会有很多的root交换机而不是一个交换机（spine-leaf架构）。每个机架交换机都与每个root交换机相连，网络流量在多个root交换机之间做负载分担。所以，现代数据中心网络的吞吐大多了。