MapReduce工作原理圖文詳解
1.MapReduce作業運行流程2.Map、Reduce任務中Shuffle和排序的過程 正文： 1.MapReduce作業運行流程 下面貼出我用visio2010畫出的流程示意圖： 流程分析： 1.在客戶端啟動一個作業。 2.向JobTracker請求一個Job ...
原文：MapReduce工作原理詳解
文章概覽： MapReduce簡介 MapReduce有哪些角色 各自的作用是什么 MapReduce程序執行流程 MapReduce工作原理 MapReduce中Shuffle過程 MapReduce編程主要組件 針對MapReduce的缺點，YARN解決了什么 MapReduce簡介 MapReduce是一種並行可擴展計算模型，並且有較好的容錯性，主要解決海量離線數據的批處理。實現下面目標 ...
2015-06-28 02:03 1 32754 推薦指數：
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前言： MapReduce是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Reduce（歸約）"，和它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行 ...
MapReduce工作原理
一切都是從最上方的user program開始的，user program鏈接了MapReduce庫，實現了最基本的Map函數和Reduce函數。 MapReduce庫先把user program的輸入文件划分為M份（M為用戶定義），每一份通常有16MB到64MB，如圖左方所示分成 ...
mapreduce工作原理
MapReduce模型主要包含Mapper類和Reducer類兩個抽象類。Mapper類主要負責對數據的分析處理，最終轉化為key-value數據對；Reducer類主要獲取key-value數據對，然后處理統計，得到結果。MapReduce實現了存儲的均衡，但沒有實現計算的均衡 ...
MapReduce工作原理流程簡介
在MapReduce整個過程可以概括為以下過程： 輸入 --> map --> shuffle --> reduce -->輸出 輸入文件會被切分成多個塊，每一塊都有一個map task map階段的輸出結果會先寫到內存緩沖區，然后由緩沖區寫到磁盤上。默認的緩沖區 ...
MapReduce工作原理（很詳細噢）
1.MapReduce作業運行流程2.Map、Reduce任務中Shuffle和排序的過程 一. MapReduce框架組成 MapReduce主要包括JobClient、JobTracker、TaskTracker、HDFS四個獨立的部分。 1、JobClient 配置參數 ...
詳解MapReduce工作流程
一、客戶端向JobTracker提交作業 這個階段要完成以下工作： 向JobTracker申請 一下新的JobID 檢查是否指定了output dir，並且確認output dir不存在 根據InputPath計算input split。這里的input split並不是 ...
MapReduce工作流程及Shuffle原理概述
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 ...