MapReduce多节点工作机制图

最新推荐文章于 2020-12-01 11:15:35 发布
转载 最新推荐文章于 2020-12-01 11:15:35 发布 · 979 阅读 · 2
文章标签：

#mapreduce #多节点 #工作机制 #图

本文分享了一张关于MapReduce工作机制的图解，并邀请读者讨论MapReduce的工作流程及其在实际业务中的应用价值。文章还探讨了MapReduce链式操作的实现方式。
刚才发现一张讲解mapreduce整个工作机制图，跟大家分享一下，大家发表一下建议，对mapreduce工作机制有何看法，或者那里有不清楚。mapreduce每一个工作阶段，对我们在工作中处理某种业务都是有很大帮助的。

图一

图二

图中1：表示待处理数据，比如日志，比如单词计数 
图中2：表示map阶段，对他们split，然后送到不同分区 
图中3：表示reduce阶段，对这些数据整合处理。 
图中4：表示二次mapreduce,这个是mapreduce的链式。

这里有个问题：输出的mapreduce结果，需要进入下一个mapreduce，该怎么解决？请看 
“让你真正明白什么是MapReduce组合式，迭代式，链式-大数据（hadoop系列）学习-about云开发” 
http://www.aboutyun.com/thread-7435-1-1.html 
暂时在这里mark一下以后学完再总结


大数据｜MapReduce模型 | Hadoop MapReduce的基本工作原理
知识库搭建ing
03-29 2063
MapReduce模型 | Hadoop MapReduce的基本工作原理
MapReduce的运行机制
李漂亮的博客
08-30 1550
MapReduce作业是客户端需要执行的一个工作单元：它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个任务(task)来执行，其中包括两类任务：map任务和reduce任务。这些任务运行在集群的节点上，并通过YARN进行调度。如果一个任务失败，它将在另一个不同的节点上自动重新调度运行。 Map端 1.输入数据（input） 2.切片（split） ，Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为输入分片(input split)。Hadoop为...
Mapreduce 整个工作机制图
julia的专栏
10-21 275
刚才发现一张讲解mapreduce整个工作机制图，跟大家分享一下，大家发表一下建议，对mapreduce工作机制有何看法，或者那里有不清楚。mapreduce每一个工作阶段，对我们在工作中处理某种业务都是有很大帮助的。
Hadoop --MapReduce2 - 群集设置（多个节点以及大集群中数千个节点进行安装）
samuel
12-06 2868
目的  本文档描述了如何在多个节点以及大集群中数千个节点进行安装，配置和管理Hadoop集群。  先决条件  在Apache官网站点下载的Hadoop的稳定版本。 安装  安装Hadoop集群通常需要在所有集群计算机上的解压软件hadoop软件包或安装的RPM。 通常，集群中一台机器被指定为NameNode和另一台机器的作为的ResourceManager，独立
MapReduce运行机制GIF动画图
06-25
官方MapReduce运行机制动画图，详细描述Job的提交流程
MapReduce工作机制图
jingjbuer的专栏
03-10 633
MapReduce的运行机制详解
散步的博客
03-16 948
MapTask的运行机制： 简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给 map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对 其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buwer，每个map task都有一个内存缓冲 区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲...
MapReduce2 MapReduce工作机制
Auraros的博客
10-24 617
MapReduce2 MapReduce工作机制 更多整理都在我的github上：Auraros欢迎大家。 Job提交阶段 首先客户端回对我们提交的文件进行逻辑上的切片, 切片的大小是默认数据块的大小 (Yarn模式是128M，本地模式是32M)。 当切片完成以后，客户端会向MrAppliactionMaster提交信息，如果是Yarn模式的话会提交（切片信息，XML配置信息，jar包）如果是本地模式的话则提交（切片信息，XML配置信息)。 当信息提交完毕以后Mr. ApplicationMaster会根据
《MapReduce精粹：切片机制揭秘与实践指南》
06-22
### MapReduce的工作原理： 1. **Map阶段**：输入数据被分割成多个小块，然后并行地传递给Map函数。每个Map函数处理一个数据块，并产生一系列中间键值对。这些中间结果会被排序。 2. **Shuffle阶段**：在Map和...
【大数据技术】基于Hadoop的分布式集群部署与MapReduce计算框架：多节点环境搭建及WordCount测试验证
最新发布
11-10
使用场景及目标：①用于教学或实验环境中快速搭建多节点Hadoop集群并验证其可用性；②掌握Hadoop核心组件的启动与监控方法；③通过MapReduce任务测试集群的数据处理能力。; 阅读建议：在实践过程中应严格按照步骤...
MapReducer运行原理图
徐磊的博客
02-29 379
1、有多少个切片就会默认启动多少个maptask ，每个maptask会处理一个切片（split默认是 128M ） 2、环形缓冲区默认大小是 100M，溢写比是 80% mapred-site.xml文件中的io.sort.mb的配置项配置 ...
MapReduce运行机制全流程 -------- 包括shuffle机制详解（附图）
Z_Data的博客
11-12 1238
目录   1 概述 2 主要流程 3 流程细分 1、由wordcount案例执行开始分步演示mapreduce运行逻辑（较粗，但对初学者理解mr有帮助） 2、MR结合yarn运行逻辑 3、MR客户端程序业务流程 4、MRAppmaster控制map与reduce运行的工作流程 5、shuffle流程 1 概述 mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶...
MapReduce运行机制详解
tandzd的博客
07-10 1031
MapReduce概念 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在Hadoop集群上。 Hadoop MapReduce构思 如何处理大量数据：分而治之 对相互间不具有计算依赖关系的大数据，实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略。并行计算的第一个重要问题是如何划分计算任务或者计算数据...
MapReduce作业运行机制
thomas0yang的专栏
11-17 5686
1、mapreduce的体系结构 2、mapreduce作业运行机制 2.1运行图 2.2运行解析 2.2.1作业的提交 1)此方法调用submit(). 在Submit()方法里面连接JobTracker，即生成一个内部JobSummitter（实际上是new JobClient(),在new           JobClient()里面生成一个JobSubm
在Apache Hadoop（多节点群集）中运行Map-Reduce作业
最佳 Java 编程
05-16 275
我们将在这里描述在多节点集群中的Apache Hadoop中运行MapReduce Job的过程。 要在多节点群集中设置Apache Hadoop ，可以阅读设置Apache Hadoop多节点群集 。 为了进行设置，我们必须在每台计算机上使用以下配置Hadoop： 在所有节点的conf / mapred-site.xml中添加以下属性 <property> <...
hadoop多节点以及mapreduce数词
Alter__的博客
12-01 302
文章目录Single-Node HadoopConfigure Hadoop Cluster and Run Mapreduce JobWordcount 小文件 Single-Node Hadoop 准备工作 在阿里云服务器上面购买云服务器，购买配置可为2vCPU，2GB内存，40GB的硬盘。 修改主机名称以及添加host 1). vim /etc/hosts # append (云服务器的私网地址) master master 2). vim /etc/hostname #modify ma
OOZIE mapreduce节点使用新API
nxcjh321的专栏
04-14 896
在mapreduce节点使用new api的注意事项， 基于cloudera4.2： 增加配置， 声明使用newapi                                 mapred.mapper.new-api true mapred.reducer.new-api true 将原配置文件中mapre.map.class和mapre.reduc
MapReduce
rabies的博客
06-27 428
基于MapReduce的WordCount设计 一、WordCount的功能 通过mapreduce分布式计算模型对大量文本中的单词出现频率进行统计，本实验设计9个节点，其中一个客户端，7个worker节点（其中4个map节点，3个reduce节点），一个master节点。客户端存放需要进行词频统计的原始文本数据，并负责将这些数据进行分片，map节点从master节点处获取客户端节点的状态，当客户端处数据分片完成后，map节点从master节点获得分片后数据的存放位置，并取走分片后的数据，当..
MapReduce概述
Class_guy的博客
08-12 455
MapReduce是一个软件框架，可以将单个计算作业分配给多台计算机执行。它假定这些作业在单机上需要很长的运行时间，因此使用多台机器缩短运行时间。常见的例子是日常统计数字汇总，该任务单机上执行时间将超过一整天。 优点：可在短时间内完成大量工作。 缺点：算法必需经过重写，需要对系统工程有一定的理解。 适用数据类型：数值型和标称型数据。 MapReduce在大量节点组成的集群上运行。 工作流...
mapreduce的工作机制
06-09
MapReduce的工作机制主要分为三个阶段：Map、Shuffle和Reduce。 1. Map阶段：在Map阶段，MapReduce将输入数据分成多个小数据块，并将它们分配给多个Map任务进行并行处理。Map任务将输入数据块转换为键值对，并对每个键值对执行一次map函数。map函数将输入数据转换为一系列键值对，并将这些键值对传递给Reduce任务。 2. Shuffle阶段：在Shuffle阶段，MapReduce将Map任务的输出根据键进行排序，并将具有相同键的值分组在一起。这个过程是通过网络传输和排序完成的。在这个阶段，MapReduce会对每个Reduce任务进行分区，将相同分区中的键值对转移到同一个Reduce任务中，以便进行下一步的reduce操作。 3. Reduce阶段：在Reduce阶段，MapReduce将每个键值对组传递给Reduce任务，并对具有相同键的值执行reduce函数。reduce函数将相同键的值合并为一个结果，并将结果写回到文件系统中。 整个MapReduce的工作机制可以描述为：输入数据->Map任务->Shuffle阶段->Reduce任务->输出结果。 MapReduce的工作机制有以下几个特点： 1. 并行处理：MapReduce可以将输入数据分成多个小数据块，并将它们分配给多个Map任务进行并行处理。这样可以大大提高数据处理的速度和效率。 2. 分布式存储：MapReduce采用分布式文件系统（如HDFS）来存储数据，可以将数据存储在多个节点上，从而提高数据的可靠性和可用性。 3. 自动容错：MapReduce可以自动检测并处理节点故障，从而保证了系统的容错能力。 4. 高扩展性：MapReduce可以很容易地扩展到数千个计算节点，以处理大量数据，同时保持高性能和高可靠性。 综上所述，MapReduce通过Map任务、Shuffle阶段和Reduce任务三个步骤，实现了对大规模数据集的分布式处理和分析，具有并行处理、分布式存储、自动容错和高扩展性等特点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值