mapreduce的作业执行流程PPT
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据处理，它可以将工作分布到大量计算机上，以并行方式处理数据。MapReduce作业的执行流程主要包含以下步骤...
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据处理，它可以将工作分布到大量计算机上，以并行方式处理数据。MapReduce作业的执行流程主要包含以下步骤： 作业提交用户编写好MapReduce程序后，将程序打包成JAR文件，并提交到Hadoop集群中。作业提交时，需要指定输入数据的HDFS路径和输出数据的HDFS路径。 作业初始化Hadoop集群接收到作业提交请求后，会进行作业的初始化操作。这包括解析作业配置、创建作业ID、初始化作业运行环境等。 作业调度Hadoop集群的作业调度器根据集群的资源使用情况、作业优先级等因素，将作业分配到合适的节点上执行。 任务划分作业调度器将作业划分为若干个任务（Task），每个任务负责处理输入数据的一部分。Map任务负责将输入数据切分为多个键值对（Key-Value Pair），并对每个键值对执行Map操作；Reduce任务负责接收Map任务输出的键值对，并根据键进行聚合操作。 任务分配Hadoop集群的任务调度器将任务分配到可用的节点上执行。在分配任务时，会考虑节点的负载情况、数据本地性等因素，以提高任务执行效率。 Map任务执行节点接收到Map任务后，会加载MapReduce程序中的Map函数，并处理输入数据。Map函数对输入数据进行处理，生成中间输出（Intermediate Output）。中间输出以键值对的形式存储在本地磁盘上，以供Reduce任务使用。 Shuffle阶段当Map任务完成后，会进入Shuffle阶段。在这个阶段，Hadoop集群会对Map任务的输出进行排序和分组，以便Reduce任务能够按照键的顺序处理数据。这个过程包括以下几个步骤：7.1 排序Hadoop集群会对Map任务的输出进行排序，确保相同键的数据聚集在一起。排序可以采用部分排序或全局排序，具体取决于作业的配置。7.2 分组排序后的数据会被分组，相同键的数据会被分配到同一个Reduce任务中。分组操作由Hadoop集群的Partitioner组件完成。7.3 复制分组后的数据会被复制到Reduce任务的执行节点上。在复制过程中，Hadoop集群会采用数据本地性策略，尽量将数据传输到离Reduce任务执行节点较近的节点上，以减少数据传输开销。 Reduce任务执行当Reduce任务接收到中间输出后，会加载MapReduce程序中的Reduce函数，并对中间输出进行处理。Reduce函数对具有相同键的数据进行聚合操作，生成最终的输出结果。输出结果以键值对的形式存储在HDFS上。 作业完成当所有任务都完成后，Hadoop集群会将作业标记为完成状态。用户可以查询作业的执行结果和日志信息，以便了解作业的执行情况。以上就是MapReduce作业的执行流程。在实际应用中，用户可以根据需求定制Map和Reduce函数，以实现各种复杂的数据处理逻辑。同时，Hadoop集群也提供了丰富的配置选项，以满足不同场景下的性能需求。
