TaskTracker任务初始化及启动task源码级分析 这篇文章中分析了任务的启动,每个task都会使用一个进程占用一个JVM来执行,org.apache.hadoop.mapred.Child方法是具体的JVM启动类,其main方法中的taskFinal.run(job ...
Map阶段流程:input File通过split被逻辑切分为多个split文件,通过Record按行读取内容给map 用户自己实现的 进行处理,数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器,对其结果key进行分区 默认使用hash分区 ,然后写入buffer,每个map task都有一个内存缓冲区,存储着map的输出结果,当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方 ...
2019-09-14 20:43 0 408 推荐指数:
TaskTracker任务初始化及启动task源码级分析 这篇文章中分析了任务的启动,每个task都会使用一个进程占用一个JVM来执行,org.apache.hadoop.mapred.Child方法是具体的JVM启动类,其main方法中的taskFinal.run(job ...
不得不说阅读源码的过程,极其痛苦 。Dream Car 镇楼 ~ ! 虽说整个MapReduce过程也就只有Map阶段和Reduce阶段,但是仔细想想,在Map阶段要做哪些事情?这一阶段具体应该包含数据输入(input),数据计算(map),数据输出(output),这三个步骤 ...
1.1 Mapreduce任务流程 Mapreduce是大量数据并发处理的编程模型,主要包括下面五个实体,客户端将作业文件复制到分布式文件系统,向资源管理器提交mapreduce作业,资源管理器向节点管理器分配容器资源,节点管理器启动application Master,application ...
MapReduce简介 MapReduce是一种分布式计算模型,是Google提出的,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题。 MR有两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算。 MapReduce执行 ...
MapReduce简介 MapReduce是一种分布式计算模型,是Google提出的,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题。 MR有两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算。 MapReduce执行 ...
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: ...
数据处理总流程 MapReduce计算框架体现的是一个分治的思想。及将待处理的数据分片在每个数据分片上并行运行相同逻辑的map()函数,然后将每一个数据分片的处理结果汇集到reduce()函数进行规约整理,最后输出结果。 总体上来说MapReduce的处理流程从逻辑上看并不复杂。对于应用 ...
一. MapTask并行度决定机制 maptask 的并行度决定 map 阶段的任务处理并发度,进而影响到整个 job 的处理速度 那么, mapTask 并行实例是否越多越好呢?其并行度又是如何决定呢? 1.1 mapTask并行度的决定机制 ...