mapreduce的工作原理

MapReduce是一种用于处理大规模数据的分布式计算模型，其工作原理主要包括以下几个阶段：

 

数据输入

 

- 输入数据被分割成多个数据块，这些数据块分布在不同的节点上。

- 每个数据块由一个InputFormat对象进行处理，它将数据解析成键值对形式，作为Map任务的输入。

 

Map阶段

 

- Map任务并行地在各个节点上处理输入数据。

- 对于每个输入的键值对，Map函数会对其进行处理，生成一组中间键值对。例如在WordCount中，Map函数会将每个单词映射为<单词, 1>的键值对。

- Map任务的输出会按照键进行分区和排序，以便后续能够将相同键的值聚集到一起。

 

Shuffle阶段

 

- 该阶段主要负责将Map任务的输出进行整理和传输，以便Reduce任务能够获取到相应的数据。

- Map任务的输出会根据键的哈希值进行分区，每个分区对应一个Reduce任务。

- 数据会在节点之间进行网络传输，将属于同一个分区的数据发送到对应的Reduce节点上。

 

Reduce阶段

 

- Reduce任务接收来自Shuffle阶段的中间数据。

- 它会将具有相同键的值进行合并和处理，生成最终的结果。例如在WordCount中，Reduce函数会将相同单词的出现次数进行累加。

- Reduce任务的输出会被写入到HDFS等存储系统中。

 

任务调度与监控

 

- Hadoop的资源管理器（ResourceManager）负责分配资源和调度MapReduce任务。

- 节点管理器（NodeManager）负责在各个节点上启动和监控任务的执行情况。

- 任务的执行状态和进度会被实时监控和汇报，以便用户了解作业的执行情况。