15、MapReduce执行细节

MapReduce执行细节

1 MapReduce执行框架概述

MapReduce作为一种编程模型，主要用于处理大规模数据集的分布式计算。其核心理念是将计算任务分为两部分： 映射（Map） 和 规约（Reduce） 。映射阶段将输入数据分割为若干个键值对，并对每个键值对进行处理；规约阶段将映射阶段产生的中间结果进行汇总和处理，最终生成输出。

MapReduce执行框架通过透明地处理系统级细节，如任务调度、数据传输、中间数据处理和错误恢复机制，确保大规模数据处理任务能够高效可靠地完成。执行框架的主要职责包括：

• 任务调度 ：将MapReduce任务划分为多个小任务，并分配给集群中的不同节点执行。
• 数据传输 ：确保数据能够在集群中的各个节点之间高效传输。
• 中间数据处理 ：管理和处理映射阶段产生的中间数据，确保其能够正确传递给规约阶段。
• 错误恢复机制 ：当某个节点发生故障时，自动重新分配任务，确保整体任务顺利完成。

2 任务调度

任务调度是MapReduce执行框架的核心功能之一。MapReduce任务被划分为多个小任务，这些任务可以并行执行。任务调度器的主要职责是：

1. 任务划分 ：将输入数据划分为多个输入分片（input splits），每个分片对应一