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1、MapReduce理论简介1.1 MapReduce编程模型　　MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTrac

ShuffleMapReduce确保每个Reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程，即，将map输出作为输入传给Reducer的过程称为Shuffle。了解Shuffle的过程，有助于我们理解MapReduce的工作机制。Map端map函数开始产生输出时，并不是简单的将它写到磁盘，而是利用缓冲的方式写到内存，并出于效率考虑，进行排序。1）每个输入分片由一个Map任务处理...

基于YARN的运行机制解析产生原因框架运行机制产生原因对于节点数超出4000的大型集群，第一代的MapReduce系统开始面临扩展性的瓶颈。2010年雅虎团队开始设计下一代的MapReduce，由此YARN(Yet Another Resource Negotiator)应运而生。框架两个独立的守护进程：资源管理器ResourceManager：管理集群上资源使用应用管理器Appli...