MapReduce的工作流程 　　1.客户端将每个block块切片（逻辑切分），每个切片都对应一个map任务，默认一个block块对应一个切片和一个map任务，split包含的信息：分片的元数据信息，包含起始位置，长度，和所在节点列表等 　　2.map按行读取切片数据，组成键值 ...

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 ...

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 ...

在MapReduce整个过程可以概括为以下过程： 输入 --> map --> shuffle --> reduce -->输出 输入文件会被切分成多个块，每一块都有一个map task map阶段的输出结果会先写到内存缓冲区，然后由缓冲区写到磁盘上。默认的缓冲区 ...

一、客户端向JobTracker提交作业 这个阶段要完成以下工作： 向JobTracker申请 一下新的JobID 检查是否指定了output dir，并且确认output dir不存在 根据InputPath计算input split。这里的input split并不是 ...

一.前言 前面说明了基本的流程部署、定义，启动流程实例等基本操作，下面我们继续来学习流程实例、执行对象、任务。 二.流程实例、执行对象说明 整个Activiti的生命周期经过了如下的几个步骤： 1.流程部署 ---> 2.启动流程实例 --- > 3.执行流程对象 ...

第3章 MapReduce框架原理3.1 InputFormat数据输入3.1.1 切片与MapTask并行度决定机制3.1.2 Job提交流程源码和切片源码详解3.1.3 FileInputFormat切片机制3.1.4 CombineTextInputFormat切片机制3.1.5 ...

@ 目录 前言-MR概述 1.Hadoop MapReduce设计思想及优缺点 设计思想 优点： 缺点： 2. Hadoop MapReduce核心思想 3.MapReduce工作机制 剖析MapReduce ...