Hadoop Mapreduce的运行机制

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma

包含四个独立的实体: ·  Client Node 客户端:编写 MapReduce代码,配置作业,提交MapReduce作业. ·  JobTracker :初始化作业,分配作业,与 TaskTracker通信,协调整个作业的运行. jobtracker是一个Java 应用程序,它的主类是 JobTracker. ·  TaskTracker :保持与 JobTracker通信,在分配的数据片段上执行 Map或Reduce 任务.tasktracker是 Java应用程序,它的主类是TaskT

 Hadoop 中的MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级别的数据集. 一个MapReduce作业(job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由Map任务以完成并行的方式处理它们.框架会对map函数的输出先进行排序,然后把结果输入 给Reduce任务.通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中.整个框架负责任务的调度和和监控,以及重新执行已经失败的任务. 通常,MapReduce框架

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

Mapreduce初析 Mapreduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),mapreduce操作这个输入(input),通过本身定义好的计算模型,得到一个输出(output),这个输出就是我们所需要的结果. 重点就是这个计算模型的运行规则.在运行一个mapreduce计算任务时候,任务过程被分为两个阶段:map阶段和reduce阶段,每个阶段都是用键值对(key/value)作为输入(input)和输出(output).而程序员要做的就是定义好这两个阶

转自http://langyu.iteye.com/blog/992916 写的相当好! 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,不管是物理实体还是逻辑实体. 首

MapReduce的运行流程 MapReduce的运行流程 基本概念: Job&Task:要完成一个作业(Job),就要分成很多个Task,Task又分为MapTask和ReduceTask JobTracker TaskTracker Hadoop MapReduce体系结构 JobTracker的角色 作业调度 分配任务.监控任务执行进度 监控TaskTracker的状态 TaskTracker的角色 执行任务 汇报任务状态 MapReduce作业执行过程 MapReduce的容错机制 重复

mapreduce运行机制 mapreduce作业执行涉及4个独立的实体: 1. 客户端(client):编写mapreduce程序,配置作业,提交作业,这就是程序员完成的工作: 2. JobTracker:初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业的执行: 3. TaskTracker:保持与JobTracker的通信,在分配的数据片段上执行Map或Reduce任务,TaskTracker和JobTracker的   不同有个很重要的方面,就是在执行任务时候TaskTra

mapreduce中我们自己定义的mapper和reducer程序在运行后有可能遇上出错退出的情况,mapreduce中jobtracker会全程追踪任务的运行情况,对于出错的任务mapreduce也定义了一套自己的处理方式. 首先要明白的是mapreduce推断任务失败的方式.三种情况下任务会被觉得运行失败:返回非0值.产生java异常.超时(长时间没响应).对于第一种,通经常使用于streaming程序.假设你的mapper或reducer程序结束的时候返回了非0值,那么mapreduce会