流程 MapReduce原理 MapReduce的执行步骤: 1、Map ...
MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,运行时不会在一台机器上运行.hadoop是分布式的,它是运行在很多的TaskTracker之上的. 在我们的TaskTracker上面跑的是Map或者是Reduce Task任务. 通常我们在部署hadoop taskTracker 的时候,我们的TaskTracker同时还是我们的Datanode节点.datanode和tasktr ...
2015-04-14 07:09 0 7799 推荐指数:
流程 MapReduce原理 MapReduce的执行步骤: 1、Map ...
流程 MapReduce原理 MapReduce的执行步骤: 1、Map任务处理 ...
JobClient JobClient是提交job的客户端,当创建一个实例时,构造函数里面要做的事情是: 创建完实例,向JobTracker提交一个job使用的方法是: ...
宏观上MapReduce可以分为以下三个阶段,如下图1所示。阶段1:input/map/partition/sort/spill阶段2:mapper端merge阶段3:reducer端merge/reduce/output 图1 MapReduce执行过程 以下分别对上述三个阶段详解 ...
引言: 虽然MapReduce计算框架简化了分布式程序设计,将所有并行程序需要关注的设计细节抽象成公共模块并交由系统实现,用户只需关注自己的应用程序的逻辑实现,提高了开发效率。但开发者如果对Mapreduce计算框架如何实现这样的魔术没有一个基本的了解,那么将无法利用框架本身提供的灵活性 ...
一.Map的原理和运行流程 Map的输入数据源是多种多样的,我们使用hdfs作为数据源。文件在hdfs上是以block(块,Hdfs上的存储单元)为单位进行存储的。 1.分片 我们将这一个个block划分成数据分片,即Split(分片,逻辑划分,不包含具体数据 ...
Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思,把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作 ...
Java代码经历三个阶段:源代码阶段(Source) -> 类加载阶段(ClassLoader) -> 运行时阶段(Runtime) 首先我们来理清一下Java代码整个执行过程, 让我们对其有个整体的认识: Java源程序(.java)经过Java编译器 ...