根據hadoop++**的描述，hadoop執行過程分為load、map、shuffle、reduce這四個階段，可以看成是乙個由split、itemize、map、reduce等10個函式或運算元組成的dag。其中每乙個函式或運算元，都可以提供自定義的實現以此來擴充套件hadoop的功能或優化效能。
1、load階段
輸入資料經block函式，按配置的block大小切分成多個block，每個block按配置儲存多個複本，hadoop盡可能保證不同複本儲存在不同結點上。
2、map階段
3、shuffle階段
4、reduce階段
每個reducer的輸入檔案先同樣執行排序、分組和combine流程，然後根據reduce函式得到最終結果。
Hadoop的MapReduce執行過程
執行mapreduce的命令 hadoop jarmr執行流程 客戶端提交乙個mr的jar包給jobclient 提交方式 hadoop jar 也就是執行jar裡面的main方法 jobclient通過rpc和jobtracker rm 進行通訊，返回乙個存放jar包的位址 hdfs 和jobid...
hadoop筆記1 MR執行過程
mr執行過程包括map shuffler reduce，其中map reduce及shuffler中的分割槽 合併 排序是可以允許程式設計師程式設計參與的。1 map階段。split map partition sort and spill to disk combine。1 split的目的是應乙...
hadoop2 作業執行過程之reduce過程
reduce階段就是處理map的輸出資料，大部分過程和map差不多 1 方法開始和maptask類似，包括initialize 初始化，根據情況看是否呼叫runjobcleanuptask 2 runjobsetuptask runtaskcleanuptask 之後進入正式的工作，主要有這麼三個步...