paulwong

          MAPREDUCE運行原理

          1. 將INPUT通過SPLIT成M個MAP任務

          2. JOB TRACKER將這M個任務分派給TASK TRACKER執行

          3. TASK TRACKER執行完MAP任務后,會在本地生成文件,然后通知JOB TRACKER

          4. JOB TRACKER收到通知后,將此任務標記為已完成,如果收到失敗的消息,會將此任務重置為原始狀態,再分派給另一TASK TRACKER執行

          5. 當所有的MAP任務完成后,JOB TRACKER將MAP執行后生成的LIST重新整理,整合相同的KEY,根據KEY的數量生成R個REDUCE任務,再分派給TASK TRACKER執行

          6. TASK TRACKER執行完REDUCE任務后,會在HDFS生成文件,然后通知JOB TRACKER


          7. JOB TRACKER等到所有的REDUCE任務執行完后,進行合并,產生最后結果,通知CLIENT


          8. TASK TRACKER執行完MAP任務時,可以重新生成新的KEY VALUE對,從而影響REDUCE個數


          posted on 2013-01-29 12:54 paulwong 閱讀(283) 評論(0)  編輯  收藏 所屬分類: HADOOP 、云計算

          主站蜘蛛池模板: 陵水| 微博| 竹山县| 辛集市| 行唐县| 石城县| 武功县| 庆安县| 乾安县| 威信县| 山阴县| 化州市| 阿合奇县| 通山县| 正安县| 长垣县| 重庆市| 兴业县| 永顺县| 名山县| 富阳市| 长丰县| 吴桥县| 新龙县| 新蔡县| 宣化县| 宝鸡市| 仁化县| 涿州市| 枣阳市| 长子县| 长沙县| 若羌县| 瑞安市| 衡南县| 江川县| 麻江县| 喀喇| 都安| 安平县| 化德县|