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理解MapReduce原理_mr
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发布时间:2019-03-05

本文共 975 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

MapReduce是一个基于集群的计算框架,旨在简化分布式编程。其核心思想是将任务抽象为Map和Reduce两个阶段,便于管理大规模数据处理。

MapReduce基础概念

在MapReduce体系中,**作业(Job)**是用户提交的任务单元,包含输入数据、执行程序及配置信息。**任务(Task)**则是MapReduce将作业拆分成更小的执行单元,包括Map任务和Reduce任务。

  • **Job Tracker(主节点)**负责调度任务,协调作业运行。如果某个任务失败,Job Tracker会自动指定其他Task Tracker重新执行任务。
  • **Task Tracker(工作节点)**则负责执行Map和Reduce任务,并向Job Tracker报告进度。

分片定义与管理

MapReduce将输入数据划分为等长的小块,称为**输入分片(Input Split)**或简单称为分片。每个分片的大小通常设置为HDFS块大小(128MB),以平衡节点负载。

  • 分片大小的影响:分片越小,任务负载越均衡,但会增加框架开销。适当调整分片大小可根据集群性能优化任务分布。
  • 分片分配:MapReduce会根据任务需求动态调整分片数量和分布,确保计算过程的高效性。

Map任务执行流程

每个分片都会启动一个Map任务,负责对应数据的处理。Map任务的工作流程包括:

  • 数据处理:根据Map逻辑对数据进行处理,并将输出结果暂存到内存缓冲区(Buffer)。
  • 缓冲区管理:当缓冲区接近溢出阈值时,数据会被写入本地磁盘,形成中间结果文件。
  • 任务结束后,Map任务会对中间结果文件进行合并,生成一个包含所有分片输出的归档文件。
  • Reduce任务处理

    Reduce任务负责对Map输出的中间结果进行处理。具体流程如下:

  • 数据获取:Reduce任务从多个Map任务的中间结果文件中读取指定分区的数据。
  • 数据处理:将数据写入内存缓冲区,缓冲区接近溢出时写入本地磁盘。
  • 文件合并:当所有相关Map输出的分区数据处理完成后,Reduce任务会将多个中间结果文件合并成一个有序的归档文件。
  • 最终输出:Reduce任务对归档文件进行最终处理,并将结果输出到HDFS存储系统。
  • MapReduce的核心优势在于其灵活性和可扩展性,能够高效处理大规模数据,适用于复杂的分布式计算场景。

    转载地址:http://varg.baihongyu.com/

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