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MapReduce源码分析之JobSplitWriter

JobSplitWriter被作业客户端用于写分片相关文件,包括分片数据文件job.split和分片元数据信息文件job.splitmetainfo。它有两个静态成员变量,如下: // 分片版本,当前默认为1 private static final int splitVersion = JobSplit.META_SPLIT_VERSION; // 分片文件头部,为UTF-8格式的字符串"SPL"的字节数组"SPL" private static final byte[] SPLIT_FILE_HEADER; 并且,提供了一个静态方法,完成SPLIT_FILE_HEADER的初始化,代码如下: // 静态方法,加载SPLIT_FILE_HEADER为UTF-8格式的字符串"SPL"的字节数组byte[] static { try { SPLIT_FILE_HEADER = "SPL".getBytes("UTF-8"); } catch (UnsupportedEncodingException u) { throw new RuntimeException(u); } } ...

MapReduce实例浅析

1.MapReduce概述 Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个Map/Reduce作业(job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由map任务(task)以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序, 然后把结果输入给reduce任务。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。 整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经失败的任务。 通常,Map/Reduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上的,也就是说,计算节点和存储节点通常在一起。这种配置允许框架在那些已经存好数据的节点上高效地调度任务,这可以使整个集群的网络带宽被非常高效地利用。 Map/Reduce框架由一个单独的masterJobTracker和每个集群节点一个slaveTaskTracker共同组成。master负责调度构成一个作业的所有任务,这些任务分布在不同的slave上,master监控它们的执行,重新执行已经失败的任务。而slave仅...

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