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[BigData]关于Hadoop学习笔记第三天(PPT总结)(一)

课程安排 MapReduce原理*** MapReduce执行过程** 数据类型与格式*** Writable接口与序列化机制*** ---------------------------加深拓展---------------------- MapReduce的执行过程源码分析 问题:怎样解决海量数据的计算? MapReduce概述 lMapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. lMR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,非常简单。 l这两个函数的形参是key、value对,表示函数的输入信息。 思考:自己设计一个MapReduce框架 Mapreduce原理 ◆执行步骤: 1. map任务处理 1.1 读取输入文件内容,解析成key、value对。对输入文件的每一行,解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。 1.2 写自己的逻辑,对输入的key、value处理,转换成新的key、value输出。 2.reduce任务处理 2.1...

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 MapReduce计算框架并没有直接调用CPU和内存等多维度资源,它把多维度资源抽象为“slot”,用“slot” 来描述资源的数量。管理员可以在每个节点上单独配置slot个数。slot可以分为map slot和reduce slot。从一定程度上,slot可以看做“任务运行并行度”。如果某个节点配置了5个map slot,那么这个节点最多运行5个Map Task;如果某个节点配置了3个reduce slot,那么该节点最多运行3个Reduce Task。下面我们分别介绍 Map slot和Reduce slot。 1、Map slot 1)Map slot 可用于运行Map Task 的资源,而且只能运行Map Task。 2)每个Map Task通常使用一个map slot。而比如像容量调度器,它可以有比较大的MapTask。这样的MapTask使用内存比较多,那么它可能使用多个map slot。 2、Reduce slot 1)Reduce slot 可用于运行ReduceTask,而且只能运行ReduceTask。 2)每个ReduceTask通常使用一个reduce slo...

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