MapReduce 一种分布式计算模型,解决海量数据的计算问题,MapReduce将计算过程抽象成两个函数 Map(映射):对一些独立元素(拆分后的小块)组成的列表的每一个元素进行指定的操作,可以高度并行. Reduce(化简):对一个列表的元素进行合并 input -> map -> reduce -> output 数据流通格式<kay,value> eg: 原始数据 -> map input map map output(reduce input) shuffle…

角色描述:JobClient:执行任务的客户端JobTracker:任务调度器TaskTracker:任务跟踪器Task:具体的任务(Map OR Reduce) 从生命周期的角度来看,mapreduce流程大概经历这样几个阶段:初始化.分配.执行.反馈.成功与失败的后续处理 每个阶段所做的事情大致如下 任务初始化 1.JobClient对数据源进行切片切片信息由InputSplit对象封装,接口定义如下: public interface InputSplit extends Writable…

数据传输<key,value>     File-->  <key,value>  -->map(key,value)  --> mapResult<key,value>  -->  partition<key,value>     -->  sort<key>  -->  combiner<key,value>(可选,本地化规约)     -->  combiner<key,value…

原文链接:https://langyu.iteye.com/blog/992916 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的. 我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混. 前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟. 考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所以在这里我尽最大的…

一.MapReduce是用于解决什么问题的? 每一种技术的出现都是用来解决实际问题的,否则必将是昙花一现,那么MapReduce是用来解决什么实际的业务呢? 首先来看一下MapReduce官方定义: 总结一句话:MapReduce就是批量处理海量数据的分布式计算框架. 在数据规模比较小时,如果要批量处理一些数据,通常都是在凌晨跑一个或者多个定时任务,定时任务直接连接业务库,从业务库中读取然后批量处理,但是当业务规模逐渐大了之后,像凌晨跑定时任务的方式已不足以支撑业务开展,这时分布式计算诞生了,分…

MapReduce MapReduce原理非常重要,hive与spark都是基于MR原理 MapReduce采用多进程,方便对每个任务资源控制和调配,但是进程消耗更多的启动时间,因此MR时效性不高.适合批量,高吞吐的数据处理.Spark采用的是多线程模型. MapReduce执行流程 Map过程 map函数开始产生输出时,并不是直接将数据写到磁盘,它利用缓冲的方式写到内存.每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出.在默认情况下,缓冲区大小为100MB.一旦缓冲内容达到阈值(默认80%…

MapReduce任务执行总流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写 -> 作业配置 -> 作业提交 -> Map任务的分配和执行 -> 处理中间结果 -> Reduce任务的分配和执行 -> 作业完成,而在每个任务的执行过程中又包含输入准备 -> 任务执行 -> 输出结果.下图给出了MapReduce作业详细的执行流程图. MapReduce作业执行流程图 1. 提交作业 一个MapReduce作业在提交到Hadoop之后会进入完全地自动化执…

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…

4.3 Map类 创建Map类和map函数,map函数是org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类中的定义的,当处理每一个键值对的时候,都要调用一次map方法,用户需要覆写此方法.此外还有setup方法和cleanup方法.map方法是当map任务开始运行的时候调用一次,cleanup方法是整个map任务结束的时候运行一次. 4.3.1 Map介绍 Mapper类是一个泛型类,带有4个参数(输入的键,输入的值,输出的键,输出的值).在这里输入的键为Object(默认是…

为了能使源码的执行过程与Hadoop权威指南(2.3版)中章节Shuffle and Sort的分析相对应,Hadoop的版本为0.20.2. 一般情况下我们通过Job(org.apache.hadoop.mapreduce.Job)的方法waitForCompletion来开始一个Job的执行. /** * Submit the job to the cluster and wait for it to finish. * * @param verbose * print the progre…