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mapreduce數(shù)據(jù)流程優(yōu)化案例 mapreduce的計算框架為哪三個部分?

mapreduce的計算框架為哪三個部分?MapReduce乾坤二卦四個組成部分,各為Client,JobTracker,TaskTracker,Task客戶端每一個Job都會在用戶端通過Client

mapreduce的計算框架為哪三個部分?

MapReduce乾坤二卦四個組成部分,各為Client,JobTracker,TaskTracker,Task

客戶端

每一個Job都會在用戶端通過Client類將應(yīng)用程序以及配置信息Configuration發(fā)到郵箱成Jar文件上傳到HDFS,并把路徑并提交到JobTracker的master服務(wù),接著由master創(chuàng)建戰(zhàn)隊每一個Task(即MapTask和ReduceTask),將它們分發(fā)到各個TaskTracker服務(wù)中去想執(zhí)行。

JobTracker專門負(fù)責(zé)資源監(jiān)控和作業(yè)調(diào)度。JobTracker監(jiān)控所有的TaskTracker與Job的是健康狀態(tài),否則的話突然發(fā)現(xiàn)失敗,就將相應(yīng)的任務(wù)撤回到其他節(jié)點;同樣的JobTracker會跟蹤任務(wù)的執(zhí)行進(jìn)度,資源使用量等信息,并將這些信息告訴任務(wù)調(diào)度器,而指揮調(diào)動器會在資源會出現(xiàn)空閑時,你選擇最合適的任務(wù)不使用這些資源。在Hadoop中,任務(wù)調(diào)度器是三個可的模塊,應(yīng)用于可以根據(jù)自己的需要設(shè)計你所選的調(diào)度器。

3TaskTracker

TaskTracker是啟動在多個節(jié)點上的slave服務(wù)。TaskTracker主動與JobTracker通信(與DataNode和NameNode相象,心跳來利用),會周期性地將本節(jié)點上資源可以使用情況和任務(wù)的運行進(jìn)度匯報情況給JobTracker,同時不能執(zhí)行JobTracker郵箱里進(jìn)來的命令并想執(zhí)行或則的操作(如起動新任務(wù),殺了任務(wù)等)。TaskTracker在用#34slot#34等量劃分本節(jié)點上的資源量。#34slot#34代表可以計算資源(cpu,內(nèi)存等)。另一個Task某些到一個slot之后才有機會正常運行,而Hadoop調(diào)度器的作用應(yīng)該是將各個TaskTracker上的多余的時間slot分區(qū)分配給Task使用。slot可分MapSlot和ReduceSlot兩種,各需要提供MapTask和ReduceTask在用。TaskTracker是從slot數(shù)目(可配置參數(shù))限定Task的并發(fā)度。

4Task:

Task統(tǒng)稱MapTask和ReduceTask兩種,均由TaskTracker啟動后。HDFS以固定不動大小的block為基本都單位存儲數(shù)據(jù),而對此MapReduce而言,其全面處理單位是split。split是一個邏輯概念,它只乾坤二卦一些元數(shù)據(jù)信息,.例如數(shù)據(jù)起始位置、數(shù)據(jù)長度、數(shù)據(jù)所在節(jié)點等。它的劃分方法幾乎有用戶自己判斷。但需要注意什么,explode的多少判斷了MapTask的數(shù)目,只不過每一個split只會送到一個MapTask處理。

mapreduce的工作原理簡答題?

1.有一個待全面處理的大數(shù)據(jù),被劃作成大小是一樣的的數(shù)據(jù)庫(如64MB),這些與此或則的用戶作業(yè)程序。

2.系統(tǒng)中有一個共同負(fù)責(zé)調(diào)度指揮的主節(jié)點(Master),包括數(shù)據(jù)Map和Reduce工作節(jié)點(Worker).

3.用戶作業(yè)再提交個主節(jié)點。

4.主節(jié)點為作業(yè)程序這里有和配備用些的Map節(jié)點,并將程序傳送給map節(jié)點。

5.主節(jié)點也為作業(yè)程序去尋找和配備后用的Reduce節(jié)點,并將程序傳送給Reduce節(jié)點。

6.主節(jié)點啟動每一個Map節(jié)點執(zhí)行程序,每個Map節(jié)點盡肯定無法讀取本地或本機架的數(shù)據(jù)并且換算。(實現(xiàn)方法代碼向數(shù)據(jù)進(jìn)發(fā),減少集群中數(shù)據(jù)的通信量)。

7.每個Map節(jié)點去處理讀取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)塊,并做一些數(shù)據(jù)整理工作(combining,sorting等)并將數(shù)據(jù)存儲在本地機器上;同樣的通知到主節(jié)點計算委托任務(wù)并告知主節(jié)點中間結(jié)果數(shù)據(jù)的存儲位置。

8.主節(jié)點等所有Map節(jié)點計算能完成后,正在啟動時Reduce節(jié)點運行;Reduce節(jié)點從主節(jié)點所完全掌握的中間結(jié)果數(shù)據(jù)位置信息,遠(yuǎn)程讀取這些數(shù)據(jù)。

節(jié)點算出結(jié)果匯總輸出到一個結(jié)果文件,即完成整個處理結(jié)果。