MapReduce作业的执行流程

最新推荐文章于 2025-06-09 11:54:51 发布
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分类专栏： hadoop 文章标签： MapReduce
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本文详细介绍了MapReduce作业的执行流程，从输入阶段到输出阶段，包括映射、排序、结合、分区、减少等关键步骤，并阐述了一个完整作业的运行流程，涉及客户端、JobTracker、TaskTracker和HDFS的角色分工。

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1，映射精简实际处理流程

1.1，输入阶段

数据以一定的格式传递给映射器，有的TextInputFormat，DBInputFormat，SequenceFileFormat等可以使用，在Job.setInputFormat可以设置，也可以自定义分片函数。

1.2，地图阶段

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完全解析大数据中MapReduce的运行流程
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其中的概念，"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。如果我们将所有的需要处理的数据移动到一个节点上进行处理，那么只是在数据传输的过程中就得消耗大量的时间，而且还可能在一台节点存不下这大量的数据。MapReduce是一个开源的、分布式的计算框架，封装了分布式计算程序的实现细节，使得开发人员不需要了解分布式计算底层实现的情况下，就可以去开发一个分布式的计算程序。Map会处理本节点的原始数据，产生的数据会临时存储到本地磁盘。
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