流程 MapReduce原理 MapReduce的執行步驟: 1、Map ...
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 taskTracker 的時候,我們的TaskTracker同時還是我們的Datanode節點.datanode和tasktr ...
2015-04-14 07:09 0 7799 推薦指數:
流程 MapReduce原理 MapReduce的執行步驟: 1、Map ...
流程 MapReduce原理 MapReduce的執行步驟: 1、Map任務處理 ...
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: ...
宏觀上MapReduce可以分為以下三個階段,如下圖1所示。階段1:input/map/partition/sort/spill階段2:mapper端merge階段3:reducer端merge/reduce/output 圖1 MapReduce執行過程 以下分別對上述三個階段詳解 ...
引言: 雖然MapReduce計算框架簡化了分布式程序設計,將所有並行程序需要關注的設計細節抽象成公共模塊並交由系統實現,用戶只需關注自己的應用程序的邏輯實現,提高了開發效率。但開發者如果對Mapreduce計算框架如何實現這樣的魔術沒有一個基本的了解,那么將無法利用框架本身提供的靈活性 ...
一.Map的原理和運行流程 Map的輸入數據源是多種多樣的,我們使用hdfs作為數據源。文件在hdfs上是以block(塊,Hdfs上的存儲單元)為單位進行存儲的。 1.分片 我們將這一個個block划分成數據分片,即Split(分片,邏輯划分,不包含具體數據 ...
Shuffle簡介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思,把一組有規則的數據盡量打亂成無規則的數據。而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆過程,指的是將map端的無規則輸出按指定的規則“打亂”成具有一定規則的數據,以便reduce端接收處理。其在MapReduce中所處的工作 ...
Java代碼經歷三個階段:源代碼階段(Source) -> 類加載階段(ClassLoader) -> 運行時階段(Runtime) 首先我們來理清一下Java代碼整個執行過程, 讓我們對其有個整體的認識: Java源程序(.java)經過Java編譯器 ...