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MapReduce工作机制

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/51337323 运行流程 当你在MapReduce程序中调用了Job实例的Submit()或者waitForCompletion()方法,该程序将会被提交到Yarn中运行 其中的过程大部分被Hadoop隐藏起来了,对开发者来说是透明的 程序运行的过程涉及到个概念: 1.Client:提交程序的客户端 2.ResourceManager:集群中的资源分配管理 3.NodeManager:启动和监管各自节点上的计算资源 4.ApplicationMaster:每个程序对应一个AM,负责程序的任务调度,本身也是运行在NM的Container中 5.HDFS:分布式文件系统,和以上各个实体进行作业数据的共享 MapReduce作业在Yarn中的运行流程如图所示: 这张图和Hadoop核心组件之Yarn中提到的流程图很相似 因为MapReduce作业也是属于Yarn管理的一部分,只是这张图针对MapReduce的运行更加细化了 作业提交 1...

MapReduce工作原理图文详解

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密。这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅,今天我开始写mapreduce了,今天写文章时候比上周要进步多,不过到底能不能写好本文了,只有试试再说了。 Mapreduce初析 Mapreduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),mapreduce操作这个输入(input),通过本身定义好的计算模型,得到一个输出(output),这个输出就是我们所需要的结果。 我们要学习的就是这个计算模型的运行规则。在运行一个mapreduce计算任务时候,任务过程被分为两个阶段:map阶段和reduce阶段,每...

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