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  • Hadoop(13):MapReduce框架原理之MapReduce工作流程
    2022-04-22 23:29:48

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    1. MapReduce详细工作流程一

    2. MapReduce详细工作流程二

    3. MapReduce工作流程详解


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    1. MapReduce详细工作流程一

    2. MapReduce详细工作流程二

    3. MapReduce工作流程详解

    如上所示的流程是整个MapReduce最全工作流程,但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束,具体Shuffle过程详解,如下:

    1. MapTask收集我们的map()方法输出的kv对,放到内存缓冲区中
    2. 从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件,可能会溢出多个文件
    3. 多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
    4. 在溢出过程及合并的过程中,都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序
    5. ReduceTask根据自己的分区号,去各个MapTask机器上取相应的结果分区数据
    6. ReduceTask会抓取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件,ReduceTask会将这些文件再进行合并(归并排序)
    7. 合并成大文件后,Shuffle的过程也就结束了,后面进入ReduceTask的逻辑运算过程(从文件中取出一个一个的键值对Group,调用用户自定义的reduce()方法)

    注意:

    • Shuffle中的缓冲区大小会影响到MapReduce程序的执行效率,原则上说,缓冲区越大,磁盘io的次数越少,执行速度就越快。
    • 缓冲区的大小可以通过参数调整,参数:mapreduce.task.io.sort.mb默认100M。

    注:其他Hadoop相关系列文章链接由此进 -> Hadoop文章汇总


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  • MapReduce工作流程

    2021-12-16 16:49:36
    MapReduce工作流程 Map阶段: Reduce阶段: 上面的流程是整个MapReduce最全工作流程,但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束,具体Shuffle过程详解,如下: (1)MapTask收集我们的map()方法输出的kv对,放...

    MapReduce工作流程

    Map阶段:

    在这里插入图片描述

    Reduce阶段:
    在这里插入图片描述

    上面的流程是整个MapReduce最全工作流程,但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束,具体Shuffle过程详解,如下:

    (1)MapTask收集我们的map()方法输出的kv对,放到内存缓冲区中

    (2)从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件,可能会溢出多个文件

    (3)多个溢出文件会被合并成大的溢出文件

    (4)在溢出过程及合并的过程中,都要调用Partitioner进行分区和针对key进行快速排序

    (5)ReduceTask根据自己的分区号,去各个MapTask机器上取相应的结果分区数据

    (6)ReduceTask会抓取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件,ReduceTask会将这些文件再进行合并(归并排序)

    (7)合并成大文件后,Shuffle的过程也就结束了,后面进入ReduceTask的逻辑运算过程(从文件中取出一个一个的键值对Group,调用用户自定义的reduce()方法)

    注意:

    (1)Shuffle中的缓冲区大小会影响到MapReduce程序的执行效率,原则上说,缓冲区越大,磁盘io的次数越少,执行速度就越快。

    (2)缓冲区的大小可以通过参数调整,参数:mapreduce.task.io.sort.mb默认100M。

    (3)只要这个比较器比较的两个key相同,他们就属于同一个组,它们的value放在一个value迭代器。

    Shuffle流程

    Map方法之后,Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。

    在这里插入图片描述

    MapReduce溢写

    Map端溢写:

    每个map task都有一个内存缓冲区,存储着map的输出结果。这个内存缓冲区是有大小限制的,默认是100MB。当map task的输出结果很多时需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘,然后重新利用这块缓冲区。在溢写前会根据key进行快速排序。当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件根据分区做合并。生成最终的正式输出文件,然后等待reduce task来拉数据。
    这个溢写是由单独线程来完成,不影响往缓冲区写map结果的线程。溢写线程启动时不应该阻止map的结果输出,所以整个缓冲区有个溢写的比例spill.percent。这个比例默认是0.8,也就是当缓冲区的数据已经达到阈值(buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB),溢写线程启动,锁定这80MB的内存,执行溢写过程。Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写,互不影响。

    ps: partition是和sort一起做的,负责Spill的线程在拿到一段内存buf后会调用QuickSort的sort方法进行内存中的快排。mapper输出的keyvalue首先是按partition聚合。而我们如果指定key的compare方法会在这里生效并进行排序。 如果job没有定义combiner则直接写文件,如果有combiner则在这里进行combine。

    在生成spill文件后还会将此次spillRecord的记录写在一个index文件中。当所有任务完成,就进入merge阶段。每个spill生成的文件中keyvalue都是有序的,但不同的溢写文件之间却是乱序的,类似多个有序文件的多路归并算法。Merger分别取出需要merge的spillfile的最小的keyvalue,放入一个内存堆中,每次从堆中取出一个最小的值,并把此值保存到merge的输出文件中。这里和hbase中scan的算法非常相似。这里merge时不同的partition的key是不会比较的,只有相同的partition的keyvalue才会进行排序和合并。如果用户定义了combiner,在merge的过程中也会进行combine,因为虽然第四步中combine过但那只是部分输入的combine,在merge时仍然需要combine。这里有人问了,既然这里有combiner,为啥在spill输出时还要combine纳,我认为是因为每次combine都会大大减少输出文件的大小,spill时就combine能减少一定的IO操作。在merge完后会把不同partition的信息保存进一个index文件以便之后reducer来拉自己部分的数据。
    作。在merge完后会把不同partition的信息保存进一个index文件以便之后reducer来拉自己部分的数据。
    在keyvalue对写入MapOutputBuffer时会调用partitioner.getPartition方法计算partition即应该分配到哪个reducer,这里的partition只是在内存的buf的index区写入一条记录。

    参考文献:
    Map端溢写:http://blog.itpub.net/29754888/viewspace-1251671/

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  • 图文详解 MapReduce 工作流程

    万次阅读 多人点赞 2021-06-17 00:14:28
    MapReduce 编程模型开发简单且功能强大,专门为并行处理大规模数据量而设计,接下来,通过一张图来描述 MapReduce工作过程,如图所示。 关于 MapReduce 编程模型的更多细节请参考我的这篇博客——MapReduce ...

    前言

    本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!

    本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系

    正文

    在这里插入图片描述

    MapReduce 编程模型

    MapReduce 编程模型开发简单且功能强大,专门为并行处理大规模数据量而设计,接下来,通过一张图来描述 MapReduce 的工作过程,如图所示。

    在这里插入图片描述

    关于 MapReduce 编程模型的更多细节请参考我的这篇博客——MapReduce 编程模型到底是怎样的?

    整体流程

    在上图中, MapReduce 的工作流程大致可以分为5步,具体如下:
    在这里插入图片描述

    分片、格式化数据源

    输入 Map 阶段的数据源,必须经过分片和格式化操作。

    • 分片操作:指的是将源文件划分为大小相等的小数据块( Hadoop 2.x 中默认 128MB ),也就是分片( split ),
      Hadoop 会为每一个分片构建一个 Map 任务,并由该任务运行自定义的 map() 函数,从而处理分片里的每一条记录;
    • 格式化操作:将划分好的分片( split )格式化为键值对<key,value>形式的数据,其中, key 代表偏移量, value 代表每一行内容。

    执行 MapTask

    每个 Map 任务都有一个内存缓冲区(缓冲区大小 100MB ),输入的分片( split )数据经过 Map 任务处理后的中间结果会写入内存缓冲区中。
    如果写人的数据达到内存缓冲的阈值( 80MB ),会启动一个线程将内存中的溢出数据写入磁盘,同时不影响 Map 中间结果继续写入缓冲区。
    在溢写过程中, MapReduce 框架会对 key 进行排序,如果中间结果比较大,会形成多个溢写文件,最后的缓冲区数据也会全部溢写入磁盘形成一个溢写文件,如果是多个溢写文件,则最后合并所有的溢写文件为一个文件。

    执行 Shuffle 过程

    MapReduce 工作过程中, Map 阶段处理的数据如何传递给 Reduce 阶段,这是 MapReduce 框架中关键的一个过程,这个过程叫作 Shuffle 。
    Shuffle 会将 MapTask 输出的处理结果数据分发给 ReduceTask ,并在分发的过程中,对数据按 key 进行分区和排序。

    执行 ReduceTask

    输入 ReduceTask 的数据流是<key, {value list}>形式,用户可以自定义 reduce()方法进行逻辑处理,最终以<key, value>的形式输出。

    写入文件

    MapReduce 框架会自动把 ReduceTask 生成的<key, value>传入 OutputFormat 的 write 方法,实现文件的写入操作。

    MapTask

    在这里插入图片描述

    1. Read 阶段: MapTask 通过用户编写的 RecordReader ,从输入的 InputSplit 中解析出一个个 key / value 。
    2. Map 阶段:将解析出的 key / value 交给用户编写的 Map ()函数处理,并产生一系列新的 key / value 。
    3. Collect 阶段:在用户编写的 map() 函数中,数据处理完成后,一般会调用 outputCollector.collect() 输出结果,在该函数内部,它会将生成的 key / value 分片(通过调用 partitioner ),并写入一个环形内存缓冲区中(该缓冲区默认大小是 100MB )。
    4. Spill 阶段:即“溢写”,当缓冲区快要溢出时(默认达到缓冲区大小的 80 %),会在本地文件系统创建一个溢出文件,将该缓冲区的数据写入这个文件。

    将数据写入本地磁盘前,先要对数据进行一次本地排序,并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。
    写入磁盘之前,线程会根据 ReduceTask 的数量,将数据分区,一个 Reduce 任务对应一个分区的数据。
    这样做的目的是为了避免有些 Reduce 任务分配到大量数据,而有些 Reduce 任务分到很少的数据,甚至没有分到数据的尴尬局面。
    如果此时设置了 Combiner ,将排序后的结果进行 Combine 操作,这样做的目的是尽可能少地执行数据写入磁盘的操作。

    1. Combine 阶段:当所有数据处理完成以后, MapTask 会对所有临时文件进行一次合并,以确保最终只会生成一个数据文件

    合并的过程中会不断地进行排序和 Combine 操作,
    其目的有两个:一是尽量减少每次写人磁盘的数据量;二是尽量减少下一复制阶段网络传输的数据量。
    最后合并成了一个已分区且已排序的文件。

    ReduceTask

    在这里插入图片描述

    1. Copy 阶段: Reduce 会从各个 MapTask 上远程复制一片数据(每个 MapTask 传来的数据都是有序的),并针对某一片数据,如果其大小超过一定國值,则写到磁盘上,否则直接放到内存中
    2. Merge 阶段:在远程复制数据的同时, ReduceTask 会启动两个后台线程,分别对内存和磁盘上的文件进行合并,以防止内存使用过多或者磁盘文件过多。
    3. Sort 阶段:用户编写 reduce() 方法输入数据是按 key 进行聚集的一组数据。

    为了将 key 相同的数据聚在一起, Hadoop 采用了基于排序的策略。
    由于各个 MapTask 已经实现对自己的处理结果进行了局部排序,因此, ReduceTask 只需对所有数据进行一次归并排序即可。

    1. Reduce 阶段:对排序后的键值对调用 reduce() 方法,键相等的键值对调用一次 reduce()方法,每次调用会产生零个或者多个键值对,最后把这些输出的键值对写入到 HDFS 中
    2. Write 阶段: reduce() 函数将计算结果写到 HDFS 上。

    合并的过程中会产生许多的中间文件(写入磁盘了),但 MapReduce 会让写入磁盘的数据尽可能地少,并且最后一次合并的结果并没有写入磁盘,而是直接输入到 Reduce 函数。

    展开全文
  • mapreduce工作流程(HADOOP2.x版本)

    千次阅读 2022-03-06 10:29:39
    目录作业提交阶段(Job Submission)作业初始化阶段(Job Initialization)...1.在编写好mapreduce程序后,新建job实例,设置job状态,并创建一个Job Client实例。 2.Job Client同YARN( Hadoop 资源管理器)通过conn

    作业提交阶段(Job Submission)

    在这里插入图片描述

    现有一个200m的名为“1.txt”的文本文档,我们希望利用mapreduce对其进行分析。
    1.在编写好mapreduce程序后,新建job实例,设置job状态,并创建一个Job Client实例。
    2.Job Client同YARN( Hadoop 资源管理器)通过connect()方法建立连接。
    3.Job Client同YARN连接后,Job Client调用 job.waitForApplication()或者submit()方法,用于提交以前没有提交过的作业,并等待它的完成,submit()方法调用了封装了大量的处理细节。Job的submit()方法通过job.getConfiguration()获取相关配置信息,创建了一个内部的JobSummiter实例,并且调用其submitJobInternal()方法。提交作业后,waitForCompletion()每秒轮询作业进度,如果发现自己上次报告已改变,便把进度报告到控制台。作业完成后,如果成功,就是显示出计数器;如果失败,则导致作业失败的错误会记录到控制台。
    注释:
    JobSummiter所实现的作业提交过程如下:
    1)Client通过JobSubmissionFiles.getStagingDir()方法创建给集群提交数据的stag路径;通过getNewJobID()向YARN获取一个新应用ID,用于Mapreduce作业ID;通过conf.set(MRJobConfig.MAPREDUCE_JOB_DIR, submitJobDir.toString())创建Job路径。
    2)ResourceManager收到Client的请求后,返回给Client资源的提交路径(HDFS路径)和Job ID。
    3)Client检查作业的输出,如果没有指定输出或者路径已经存在(路径存在时会覆盖),作业就不提交,错误抛回给MapReduce程序。通过getSplits()方法计算作业的输入切片数,1.txt的大小为200MB,blockSize的默认值是128MB,因此该文件会被分成两个切片,第一个切片为0-128MB,第二个切片为128-200MB。通过writeXml()方法向Stag路径写xml配置文件
    每次切片时,都要判断切完剩下的部分是否大于块的1.1倍,不大于1.1倍就划分一块切片
    5)通过copyAndConfigureFiles()方法将运行作业所需要的资源(Jar 包、Configuration 信息、InputSplit(切片信息))复制到一个以Job ID命名的HDFS目录中。作业Jar的副本较多(由mapreduce.client.submit.file.relication属性控制),因此在运行作业的任务时,集群中有很多个副本可供节点管理器访问。保存成功后,Client即可以从HDFS获取文件原信息。
    4.ResourceManager创建 ApplicationManager。Client 提交完资源后,向ResourceManager 发送执行作业请求。ResourceManager 接受到此请求之后,会针对这个 job,创建一个 ApplicationManager,来管理这个 job。

    作业初始化阶段(Job Initialization)

    在这里插入图片描述

    5.当ResourceManager收到submitApplication()的请求时,就将该请求转发给调度器(ResourceScheduler)。调度器将任务放到调度队列,执行相应请求时,会通知ApplicationManager分配容错,调用NodeManager分配的容器Container(Container运行时需提供内部执行的任务命令(可以是任何命令,比如java、Python、C++进程启动命令均可)以及该命令执行所需的环境变量和外部资源(比如词典文件、可执行文件、jar包等))。
    注释:
    Hadoop作业调度器主要有三种:FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。Hadoop2.7.2默认的资源调度器是Capacity Scheduler。具体设置详见:yarn-default.xml文件

    6.当轮到 Job 执行时,ResourceScheduler 将会通知 ApplicationManaer 有一个空闲 NodeManaer 可以执行job。
    7.ResourceManager资源管理器在节点管理器的管理下,在该容器内启动ApplicationMaster进程,由NodeManager监控。MapReduce 作业的 ApplicationMaster 是一个 Java 应用,其主类是 MRAppMaster(在YARN中,MRAppMaster负责管理MapReduce作业的生命周期,包括创建MapReduce作业,向ResourceManager申请资源,与NodeManage通信要求其启动Container,监控作业的运行状态,当任务失败时重新启动任务等)。通过创建一定数量的簿记对象(bookkeeping object)跟踪作业进度来初始化作业,该簿记对象接受任务报告的进度和完成情况。
    8.如果该应用程序第一次在给节点上启动任务,则NodeManager首先从HDFS上下载文件缓存到本地,这个是由分布式缓存实现的,然后启动该任务。分布式缓存并不是将文件缓存到集群中各个结点的内存中,而是将文件换到各个结点的磁盘上,以便执行任务时候直接从本地磁盘上读取文件。
    ApplicationMaster 通过SplitMetaInfoReader的静态方法readSplitMetaInfo(),从共享文件系统(HDFS)路径remoteJobSubmitDir中获取作业分片元数据信息。然后它为每个分片创建一个 MapTask,同样创建由mapreduce.job.reduces 属性控制的多个ReduceTask(或者在 Job 对象上通过 setNumReduceTasks() 方法设置)。

    任务分配(Task Assignment)

    在这里插入图片描述

    ApplicationMaster 必须决定如何运行组成 MapReduce 作业的Task。ApplicationMaster提供了三种作业运行方式:本地Local模式、Uber模式、Non-Uber模式。
    本地Local模式:通常用于调试
    Uber模式:为降低小作业延迟而设计的一种模式,所有任务,不管是Map Task,还是Reduce Task,均在同一个容器中顺序执行
    注释:
    默认的情况下,少于 10 个 mapper,只有一个 reducer,且单个输入的 size 小于 HDFS block 的具有小作业的资格。(这些值可以通过 mapreduce.job.ubertask.maxmaps, mapreduce.job.ubertask.maxreduces, mapreduce.job.ubertask.maxbytes 进行设置)Uber 任务必须显示地将 mapreduce.job.ubertask.enable 设置为 true

    如果ApplicationMaster决定选择Uber模式,其会选择在自身运行的 JVM 上运行这些任务。这种情况发生的前提是,ApplicationMaster 判断分配和运行任务在一个新的容器上的开销超过并行运行这些任务所带来的回报,据此和顺序地在同一个节点上运行这些任务进行比较。
    在任何Task运行之前, ApplicationMaster 调用 OutputCommitersetupJob() 方法。系统默认是使用 FileOutputCommiter,它为作业创建最终的输出目录和任务输出创建临时工作空间(temporary working space)。
    Non-Uber模式:对于运行时间较长的大作业,ApplicationMaster先向 ResourceManager 申请运行 Task 的任务资源(过程9),该请求优先于Reduce Task的请求,因为所有的MapTask必须在reduce的排序阶段能够启动之前完成。Reduce Task的请求至少有5%的Map Task已经完成才会发出。
    在Non-Uber模式下,ReduceTask可以运行在集群中的任何地方,但是MapTask的请求有数据本地约束。 这会造成三种情况:1)最佳情况下,任务运行在分片驻留的节点上2)任务和分片在同一个机架上,但处于不同的节点3)该任务从不同机架上获取数据。第二、三种情况ResourceManager 将任务分配给空闲的 NodeManager,NodeManager分别分派任务、并创建用于执行 Task 的container 容器(过程10)。同时,请求为任务指定内存需求和 CPU 数量。默认每个 MapTask和ReduceTask被分配 1024 MB的内存和一个虚拟的核(virtual core)。这些值可以通过如下属性(mapreduce.map.memory.mb, mapreduce.reduce.memory.mb, mapreduce.map.cpu.vcores, mapreduce.reduce.cpu.vcores)在每个作业基础上进行配置(遵守 Memory settings in YARN and MapReduce 中描述的最小最大值)。

    任务执行(Task Execution)

    在这里插入图片描述

    11.一旦资源调度器在一个特定的节点上为一个任务分配一个容器所需的资源,ApplicationMaster 通知所有接受到Task 的NodeManager 启动计算。
    12.NodeManager 启动Task 计算。任务通过一个主类为 YarnChild 的 Java 应用程序来执行( YarnChild 在专用的 JVM 中运行,任何用户自定义的 Map 和 Reduce 函数的BUG都不会影响到NodeManager)。在它运行任务之前,它会将任务所需的资源本地化,包括作业配置,JAR 文件以及一些在分布式缓存中的文件。
    ReduceTask运行前,会向Map获取相应分区的数据。每个任务能够执行计划(setup)和提交(commit)动作,它们运行在和任务本身相同的 JVM 当中,由作业的 OutputCommiter 来确定。对于基于文件的作业,提交动作把任务的输出从临时位置移动到最终位置。提交协议确保当推测执行可用时,在复制的任务中只有一个被提交,其他的都被取消掉。
    Streaming 运行特殊的 map 和 reduce 任务,达到能够运行用户提供的可执行程序并与之通信。Streaming 任务使用标准输入和输出流与进程(可能由不同的语言编写)进行通信。在执行任务期间,Java 进程传递输入键值对到外部进程,该外部进程运行用户定义的 map 或 reduce 函数,然后传回输出键值对给 Java 进程。从节点管理器的角度来看,好像是其子进程运行 Map 或 Reduce 代码。
    **13.**程序运行完后,MapReduce会向ResourceManager注销自己
    参考资料:
    MapReduce执行过程
    Yarn源码分析之MRAppMaster
    MapReduce 工作原理

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