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Mapreduce是一种适用于大数据处理的重要并行计算框架，通过在大量集群节点上并行执行多个任务，极大地提高了数据的处理性能。然而，由于中间数据需要等到 Mapper任务完成之后才能被发送给 Reducer任务，由此导致的大量传输延迟成为 Mapreduce框架性能的重要瓶颈。为此，文中提出了一种面向 Mapreduce的中间数据传输流水线优化机制，将有效计算与中间数据传输解耦，以流水线的方式重叠执行各个阶段，有效隐藏数据传输开销。文中还给岀了中间数据传输流水线执行机制和实现策略，包括流水线划分、数据细分、数据归并和数据传输粒度等。在公开数据集上对所提中间数据传输流水线优化机制进行了评价，当 Shuffle数据量较大时，该优化机制比默认框架的整体性能提高了60.2%。
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