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/