Hadoop Mapreduce运行流程

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Hadoop Mapreduce运行流程

Mapreduce的运算过程为两个阶段: 第一个阶段的map task相互独立,完全并行: 第二个阶段的reduce task也是相互独立,但依赖于上一阶段所有map task并发实例的输出: 这些task任务分布在多台机器运行,它的运行管理是有一个master负责,这个master由yarn负责启动,那么yarn如何知道启动多少个map task进程去计算呢? 下面概述一下Mapreduce的执行流程: 1.客户端首先会访问hdfs的namenode获取待处理数据的信息(文件数及文件大小),形…

MapReduce运行流程分析

研究MapReduce已经有一段时间了.起初是从分析WordCount程序开始,后来开始阅读Hadoop源码,自认为已经看清MapReduce的运行流程.现在把自己的理解贴出来,与大家分享,欢迎纠错. 还是以最经典的WordCount程序作为基础,来分析map阶段.reduce阶段和最复杂的shuffle阶段. 文本1:hello world 文本2:map reduce hello hadoop …

Hadoop MapReduce 运行步骤

步骤:[使用java编译程序,生成.class文件] [将.class文件打包为jar包] [运行jar包(需要启动Hadoop)] [查看结果] 具体实现:1.添加程序所需要的依赖vim ~/.bashrcexport HADOOP_HOME=/usr/local2/hadoop export CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath):$CLASSPATH source ~/.bashrc2.javac WordCount.java …

MapReduce运行流程具体解释

在hadoop中.每一个mapreduce任务都会被初始化为一个Job. 每一个Job又能够分为两个阶段:map阶段和reduce阶段.这两个阶段分别用两个函数来表示,即map函数和reduce函数.map函数接收一个<key,value>形式的输入,然后产生相同为<key,value>形式的中间输出,hadoop会负责将全部具有相同中间key值的value集合到一起传递给reduce函数,reduce函数接收一个如<key,(list of values)>形式的输入…

hadoop运行流程分析源代码级

前言: 最近一直在分析hadoop的运行流程,我们查阅了大量的资料,虽然从感性上对这个流程有了一个认识但是我总是感觉对mapreduce的运行还是没有一个全面的认识,所以决定从源代码级别对mapreduce的运行流程做一个分析. 前奏: 首先从任务提交开始,如果我们使用的是job类的话那么提交任务的触发语句是 job.waitForCompletion(true),true表示运行时打印运行的信息: 在 eclipse中我们按F3键可以发现这个方法的代码,这个方法实际是调用了job类的submi…

mapreduce运行机制

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt243 谈mapreduce运行机制,可以从很多不同的角度来描述,比如说从mapreduce运行流程来讲解,也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解,也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述,但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的,就是一个个参入的实例对象,一个就是计算模型的逻辑定义阶段,我这里讲解不从什么流程出发,就从这些一个个牵涉的对象…

【Big Data - Hadoop - MapReduce】hadoop 学习笔记：MapReduce框架详解

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…