轉自:http://www.open-open.com/lib/view/open1453097241308.html 在MapReduce中,一個YARN 應用被稱作一個job, MapReduce 框架提供的應用,master的一個實現被稱作 MRAppMaster ...
看了許久的代碼,把map的流程熟悉了下,不追求最准確的理解,記錄下來以免忘記。 對於JobTracker和TaskTracker等大層面有控制和通訊的代碼暫時不表 map過程俗氣的先上一個圖: map這一端基本是這樣的流程: input split分解成map個數量的部分輸入 RecordReader分解成Mapper需要的 key,value 記錄 執行map方法 執行的結果起初在內存當中 當 ...
2012-05-10 11:25 1 4918 推薦指數:
轉自:http://www.open-open.com/lib/view/open1453097241308.html 在MapReduce中,一個YARN 應用被稱作一個job, MapReduce 框架提供的應用,master的一個實現被稱作 MRAppMaster ...
在map階段讀取數據前,FileInputFormat會將輸入文件分割成split。split的個數決定了map的個數。影響map個數(split個數)的主要因素有: 1) 文件的大小。當塊(dfs.block.size)為128m時,如果輸入文件為128m,會被划分為1個split ...
輸入分片(Input Split):在進行map計算之前,mapreduc ...
本文主要介紹MapReduce的map與reduce所包含的各各階段 MapReduce中的每個map任務可以細分4個階段:record reader、mapper、combiner和partitioner。map任務的輸出被稱 ...
MapReduce是Hadoop2.x的一個計算框架,利用分治的思想,將一個計算量很大的作業分給很多個任務,每個任務完成其中的一小部分,然后再將結果合並到一起。將任務分開處理的過程為map階段,將每個小任務的結果合並到一起的過程為reduce階段。下面先從宏觀上介紹一下客戶端提交一個作業時 ...
MapReduce的工作流程 1.客戶端將每個block塊切片(邏輯切分),每個切片都對應一個map任務,默認一個block塊對應一個切片和一個map任務,split包含的信息:分片的元數據信息,包含起始位置,長度,和所在節點列表等 2.map按行讀取切片數據,組成鍵值 ...
Hadoop學習筆記總結 01. MapReduce 1. Combiner(規約) Combiner號稱本地的Reduce。 問:為什么使用Combiner? 答:Combiner發生在Map端,對數據進行規約處理,數據量變小了,傳送到reduce端的數據量變小了,傳輸時間變短,作業 ...
數據處理總流程 MapReduce計算框架體現的是一個分治的思想。及將待處理的數據分片在每個數據分片上並行運行相同邏輯的map()函數,然后將每一個數據分片的處理結果匯集到reduce()函數進行規約整理,最后輸出結果。 總體上來說MapReduce的處理流程從邏輯上看並不復雜。對於應用 ...