新版本的mapreduce框架能夠利用分布式快取來發布mapreduce的應用。靠設定配置檔案，使用者可以執行不同版本的mapreduce程式而不是只能在集群上初始化乙個mapreduce。舉個例子：集群的管理員可以可以放多個版本的mapreduce到hdfs上，通過配置配置檔案maped-site.xml來指導那些版本的jobs是用的預設版本。在某些情況下這允許使用者執行滾動公升級mapreduce框架。
通過分布式快取發布的mapreduce框架不能實時的處理提交的客戶端**和查詢jobs。它也不能處理執行在每乙個nodemanager上的shufflehander **。因此通過下面的一些限制應用於mapreduce版本中，這樣就能在滾動版本公升級中成功的通過分布式快取發布：
發布乙個新的mapreduce由下面三步構成：
上傳乙個能夠被作業客戶端執行的文件到本地。文件應該預設存在於乙個檔案系統的乙個可讀路徑上。看到檔案檔案的路徑下面是關於更多細節的討論。
hadoop map reduce 階段筆記
shuffle and sort mr 框架保證 每個 reducer 的輸入都是按照 key 鍵排過序的。shuffle 將map輸出結果送到reducer和排序的功能。1 map 每個map task將結果輸出到環形記憶體緩衝區，當到達一定閾值，則啟動乙個後台程序將快取中的資料 1 按照 red...
Hadoop MapReduce 效能優化
我們時常談論說到mapreduce時，我們都會說它是離線計算框架，磁碟io開銷大，job執行比較慢等等。這一篇部落格，南國系統回顧下mr程式執行慢的原因，以及如何優化mr程式。我們都知道mapreduce是離線計算框架，不同於spark記憶體計算框架模型。乙個標準的mr程式由map方法和reduce...
九 hadoop mapreduce分割槽
一 什麼時候分割槽？1 分割槽的實現 通過繼承partitioner類，實現getpartition方法。public int getpartition key key,value value,int reducetasknumber map結束後得到的每個key value都呼叫該方法，並把key...