hadoop jar  x.jar  执行过程 Yarn框架执行内容 1,job.waitforcompletion() 启动 Runjar 进程  -> Resourcemanage申请一个job ->返回一个 job相关资源提交路径和jobID 2,Runjar 向指定路径提交相关资源,并将提交结果返回给ResourceManage. 3,ResourceManage将Job加入到任务队列.NodeManage通过心跳机制领取相关任务. 4,NodeManage会为任务产生一个容器Cont…

一.MapReduce执行过程 MapReduce运行时,首先通过Map读取HDFS中的数据,然后经过拆分,将每个文件中的每行数据分拆成键值对,最后输出作为Reduce的输入,大体执行流程如下图所示: 整个流程图具体来说:每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出,整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段,如图所示. 在上图中,把Mapper任务的运行过程分为六个阶段. 第一阶段是把输…

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任…

hadoop的 map-red就是一个并行计算平台,我们在使用这个平台的时候,要做的事情就是提交自己定制的任务(job,主要定制map类,reduce类,combine类等类),然后设置job的各种参数,比如设置mappe/reducer/combine类, 输入数据路径,输出数据路径,输出格式.然后可以根据日志或者web页面查看任务执行的情况,如果错误,通过web页面查看日志.对于map-red平台,我们可以设置各种参数,来使得我们提交的任务的执行效率得到优化,比如多少个reducer任务,分…

来源:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-07/66337.htm   作者: lmc_wy Hadoop任务执行过程中,在每一个map节点或者reduce节点能获取一下环境变量,利用这些变量可以为特殊的需求服务,例如:获取当前map节点处理的数据文件的路径. hadoop是java实现的,利用java可以很方便的获取相关环境变量,其内部包含在Context和MRJobConfig中(hadoop版本不一样,可能会有区别,我的hadoop是0.21). 举例:…

最近在做报表统计,跑hadoop任务. 之前也跑过map/reduce但是数据量不大,遇到某些map/reduce执行时间特别长的问题. 执行时间长有几种可能性: 1. 单个map/reduce任务处理的任务大. 需要注意每个任务的数据处理量大小不至于偏差太大.可以切割部分大文件. 2. map数量过多, reduce拉取各方数据慢 这种情况,可以在中间加一轮map过程A. 即map -> mapA - > reduce,来减少reduce拉取数据的源头的个数. 3. 遇到了执行慢节点 had…

1.MapReduce是如何执行任务的?2.Mapper任务是怎样的一个过程?3.Reduce是如何执行任务的?4.键值对是如何编号的?5.实例,如何计算没见最高气温? 分析MapReduce执行过程        MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详…

资源的申请,分配过程略过,从开始执行开始. mapper阶段: 首先调用默认的PathFilter进行文件过滤,确定哪些输入文件是需要的哪些是不需要的,然后调用inputFormat的getSplits方法进行文件的分割,返回inputSplit列表,每个inputSplit会分到对应的mapper执行.之后调用默认的createRecordReader()方法,确定传给map函数处理的key和value.map函数执行的结果先存到缓存中,默认大小是100M,当达到阀值0.8也就是80M时会写入…

解决方法: 1.进入hadoop安装根目录 如 :我的hadoop 安装在/usr/local/hadoop 执行 cd /usr/local/hadoop bin/hadoop dfsadmin -safemode leave 执行以上两句一般能够解决这个问题…

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出…