1 概述 該瞅瞅MapReduce的內部運行原理了,以前只知道個皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不曉得。下文會以2.4版本中的WordCount這個經典例子作為分析的切入點,一步步來看里面到底是個什么情況。 2 為什么要使用MapReduce Map/Reduce,是一種模式,適合解決並行計算 ...
JobClient JobClient是提交job的客戶端,當創建一個實例時,構造函數里面要做的事情是: 創建完實例,向JobTracker提交一個job使用的方法是: 在這個方法里面調用了JobTracker.submitJob 方法,返回值是JobStatus. JobTracker JobTracker是以一個單獨的jvm運行的,在接收Job的提交之前,他必須已經啟動: main方法里面做了 ...
2012-05-16 13:36 0 3508 推薦指數:
1 概述 該瞅瞅MapReduce的內部運行原理了,以前只知道個皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不曉得。下文會以2.4版本中的WordCount這個經典例子作為分析的切入點,一步步來看里面到底是個什么情況。 2 為什么要使用MapReduce Map/Reduce,是一種模式,適合解決並行計算 ...
一、MapReduce執行過程 MapReduce運行時,首先通過Map讀取HDFS中的數據,然后經過拆分,將每個文件中的每行數據分拆成鍵值對,最后輸出作為Reduce的輸入,大體執行流程如下圖所示: 整個流程圖具體來說:每個Mapper任務是一個java進程,它會讀取HDFS中的文件 ...
一、MapReduce執行過程 MapReduce運行時,首先通過Map讀取HDFS中的數據,然后經過拆分,將每個文件中的每行數據分拆成鍵值對,最后輸出作為Reduce的輸入,大體執行流程如下圖所示: 整個流程圖具體來說:每個Mapper任務是一個java進程,它會讀取HDFS中的文件 ...
一、概述 理解Hadoop的Shuffle過程是一個大數據工程師必須的,筆者自己將學習筆記記錄下來,以便以后方便復習查看。 二、 MapReduce確保每個reducer的輸入都是按鍵排序的。系統執行排序、將map輸出作為輸入傳給reducer的過程稱為Shuffle。 2.1 map端 ...
原理圖: 中間結果的排序與溢出(spill)流程圖 map分析: (1)、輸入分片(input split):在進行mapreduce之前,mapreduce首先會對輸入文件進行輸入分片(input split)操作,每一個輸入分片針對一個map任務,輸入分片(input ...
MapReduce簡介 MapReduce是一種分布式計算模型,是Google提出的,主要用於搜索領域,解決海量數據的計算問題。 MR有兩個階段組成:Map和Reduce,用戶只需實現map()和reduce()兩個函數,即可實現分布式計算。 MapReduce執行 ...
MapReduce簡介 MapReduce是一種分布式計算模型,是Google提出的,主要用於搜索領域,解決海量數據的計算問題。 MR有兩個階段組成:Map和Reduce,用戶只需實現map()和reduce()兩個函數,即可實現分布式計算。 MapReduce執行 ...
MapReduce概述 MapReduce是一種分布式計算模型,運行時不會在一台機器上運行.hadoop是分布式的,它是運行在很多的TaskTracker之上的. 在我們的TaskTracker上面跑的是Map或者是Reduce Task任務. 通常我們在部署hadoop ...