1、client提交資料到dfs，然後被分為多個split，然後通過inputformatter以key-value傳給jobtraker，jobtraker分排工作給多個map(tasktraker)，工程師重寫map,在各個tasktraker上分別執行**任務，做到資料不動，**動。真正實現**分布式。
2、tasktraker執行完**後，將結果通過上下文收集起來，再傳給reduce（也是tasktraker），經過排序等操作，再執行工程師重寫的reduce方法,最終將結果通過outputformatter寫到dfs。
MapReduce工作流程
1.流程示意圖 mapreduce詳細工作流程 一 mapreduce詳細工作流程 二 流程詳解 上面是整個mapreduce最全工作流程,但是shuffle過程知識從第7步開始到第16步結束，具體shuffle過程詳解 1 maptask收集我們的map 方法輸出的kv對，放到記憶體緩衝區中 2 ...
詳解MapReduce工作流程
這個階段要完成以下工作 public inte ce inputsplit extends writable 我們看到inputsplit中記錄了原始資料的長度length，而location則有多個 是乙個陣列 location只記錄了主機名，它用於在指派map task的時候，讓map task...
map reduce的工作流程
mapreduce工作流程 wordcount 3.map shuffle 對map結果的key根據reducer的個數進行hash寫入緩衝區 key,value,partition 當緩衝區的大小占用了80 左右，將緩衝區的資料寫入磁碟，並根據partition key進行排序，生成乙個 多個溢寫...