MapReduce的MapTask任務的運行源碼級分析
TaskTracker任務初始化及啟動task源碼級分析 這篇文章中分析了任務的啟動，每個task都會使用一個進程占用一個JVM來執行，org.apache.hadoop.mapred.Child方法是具體的JVM啟動類，其main方法中的taskFinal.run(job ...
原文：MapReduce的MapTask執行機制
Map階段流程:input File通過split被邏輯切分為多個split文件，通過Record按行讀取內容給map 用戶自己實現的 進行處理，數據被map處理結束之后交給OutputCollector收集器，對其結果key進行分區 默認使用hash分區 ，然后寫入buffer，每個map task都有一個內存緩沖區，存儲着map的輸出結果，當緩沖區快滿的時候需要將緩沖區的數據以一個臨時文件的方 ...
2019-09-14 20:43 0 408 推薦指數：
相關推薦
MapReduce —— MapTask階段源碼分析（Input環節）
不得不說閱讀源碼的過程，極其痛苦 。Dream Car 鎮樓 ~ ！ 雖說整個MapReduce過程也就只有Map階段和Reduce階段，但是仔細想想，在Map階段要做哪些事情？這一階段具體應該包含數據輸入(input)，數據計算(map)，數據輸出(output)，這三個步驟 ...
7.1mapreduce 的工作機制任務流程執行步驟
1.1 Mapreduce任務流程 Mapreduce是大量數據並發處理的編程模型，主要包括下面五個實體，客戶端將作業文件復制到分布式文件系統，向資源管理器提交mapreduce作業，資源管理器向節點管理器分配容器資源，節點管理器啟動application Master，application ...
MapReduce的原理及執行過程
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的原理及執行過程
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 ...
Hadoop MapReduce執行過程(一)
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： ...
MapReduce執行流程
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 ...
【大數據】MapTask並行度和切片機制
一. MapTask並行度決定機制 maptask 的並行度決定 map 階段的任務處理並發度，進而影響到整個 job 的處理速度 那么， mapTask 並行實例是否越多越好呢？其並行度又是如何決定呢？ 1.1 mapTask並行度的決定機制 ...