大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期)
了解hadoop,首先就需要先了解hadoop的数据流,就像了解servlet的生命周期似的。hadoop是一个分布式存储(hdfs)和分布式计算框架(mapreduce),但是hadoop也有一个很重要的特性:hadoop会将mapreduce计算移动到存储有部分数据的各台机器上。
术语
有两类节点控制着作业执行过程:一个jobtracker及一系列tasktracker。
jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务,来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时将运行进度报
告发送给jobtracker,jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败,jobtracker可以在另外一个
tasktracker节点上重新调度该任务。
输入
hadoop在存储有输入数据的节点上运行map任务,可以获得最佳性能,这就是所谓的数据本地化优化。
因为块是hdfs存储数据的最小单元,每个块可以在多个节点上同时存在(备份),一个文件被分成的各个块被随机分部在多个节点上,因此如果一个map任务
的输入分片跨越多个数据块,那么基本上没有一个节点能够恰好同时存在这几个连续的数据块,那么map任务就需要首先通过网络将不存在于此节点上的数据块远
程复制到本节点上再运行map函数,那么这种任务显然效率非常低。
输出
数据流
单个reduce任务
多个reduce任务
map任务和reduce任务之间的数据流称为shuffle(混洗)。
没有reduce任务
combiner(合并函数)
顺便在这说下combiner吧,hadoop运行用户针对map任务的输出指定一个合并函数,合并函数的输出作为reduce函数的输入。其实合并函数
就是一个优化方案,说白了就是在map任务执行后在本机先执行合并函数(通常就是reduce函数的拷贝),减少网络传输量。
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