MapReduce之Job提交流程源码和切片源码分析

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MapReduce之Job提交流程源码和切片源码分析

hadoop2.7.2 MapReduce Job提交源码及切片源码分析首先从waitForCompletion函数进入 boolean result = job.waitForCompletion(true); /** * Submit the job to the cluster and wait for it to finish. * @param verbose print the progress to the user * @return true if the job succe…

Hadoop(13)-MapReduce框架原理--Job提交源码和切片源码解析

1.MapReduce的数据流 1) Input -> Mapper阶段这一阶段的主要分工就是将文件切片和把文件转成K,V对输入源是一个文件,经过InputFormat之后,到了Mapper就成了K,V对,以上一章的流量案例来说,经过InputFormat之后,变成了手机号为key,这一行数据为value的K,V对,所以这里我们可以自定义InputFormat,按照具体的业务来实现将文件切片并且转为K,V对的方式 2) Mapper -> Reducer阶段这一阶段叫做shuffle(洗…

mapreduce job提交流程源码级分析（三）

mapreduce job提交流程源码级分析(二)(原创)这篇文章说到了jobSubmitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), jobCopy.getCredentials())提交job,最终调用的是JobTracker.submitJob:而这篇文章JobTracker启动流程源码级分析则是分析的JobTracker的启动过程,JobTracker启动之后就会等待提交作业管理作业等. 接下来看看JobTracker.submitJo…

大数据入门第七天——MapReduce详解（二）切片源码浅析与自定义patition

一.mapTask并行度的决定机制 1.概述一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split,然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理这段逻辑及形成的切片规划描述文件,由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成,其过程如下图: // 完整的笔记介绍,参考:http://blog.csdn.net/qq_26…

mapreduce job提交流程源码级分析（一）（原创）

首先,在自己写的MR程序中通过org.apache.hadoop.mapreduce.Job来创建Job.配置好之后通过waitForCompletion方法来提交Job并打印MR执行过程的log.Hadoop版本是1.0.0. public boolean waitForCompletion(boolean verbose ) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { if (state == JobS…

mapreduce job提交流程源码级分析（二）（原创）

上一小节(http://www.cnblogs.com/lxf20061900/p/3643581.html)讲到Job. submit()方法中的: info = jobClient.submitJobInternal(conf)方法用来上传资源提交Job的,这一节就讲讲这个方法. 一.首先jobClient在构造函数中会构造了和JobTracker通信的对象jobSubmitClient,jobSubmitClient是JobSubmissionProtocol类型的动态代理类.JobSub…