6、Hadoop MapReduce编程指南

Hadoop MapReduce编程指南

1. MapReduce框架概述

Hadoop环境下的MapReduce编程是处理大数据的核心技术之一。MapReduce不仅是一个软件框架，而且是Hadoop的第二大核心组件。它由单一的资源管理器（ResourceManager）、每个节点一个节点管理器（NodeManager），以及每个应用一个应用管理器（ApplicationManager）构成。这些管理器共同协作，为客户提交的任务分配必要的资源并执行任务。

1.1 架构详解

MapReduce框架的架构设计旨在实现高效、可靠的分布式计算。以下是其主要组件及其职责：

• ResourceManager ：负责集群资源的管理和分配，确保资源的有效利用。
• NodeManager ：运行在每个节点上，管理节点上的资源，执行任务。
• ApplicationManager ：负责应用程序的生命周期管理，确保应用程序顺利执行。

这些管理器之间的协作确保了任务的高效执行和资源的合理分配。

2. 任务执行过程

从任务提交到完成的全过程可以分为以下几个步骤：

1. 任务提交 ：用户通过客户端提交任务。
2. 任务初始化 ：ResourceManager接收任务并进行初始化。