2）maptask並行度決定機制
3）maptask工作機制
2）注意
3）reducetask工作機制
map階段假如入有2個分割槽（呼叫partitioner），同一分區內所有資料按照key有序（呼叫compareto排序），reduce階段reducetask數量也設定為2，每個reducetask分別處理乙個分割槽，將相同key（通過groupingcomparator分組）的資料聚在一起，最終計算結果也會形成2個檔案。
1）輸入資料介面：inputformat—>fileinputformat(檔案型別資料讀取的通用抽象類) dbinputformat （資料庫資料讀取的通用抽象類）
3）map輸出的結果在shuffle階段會被partition以及sort，此處有兩個介面可自定義：
（2）comparable
（3）combiner
4）reduce端的資料分組比較介面：groupingcomparator
5）邏輯處理介面：reducer
6）輸出資料介面：outputformat—> 有一系列子類fileoutputformat、dboutputformat …
MapRedue詳細工作流程
mapredue詳細工作流程 簡述 1 客戶端submit之前獲取待處理的資料資訊，根據引數配置，形成乙個任務分配的規劃。2 提交切片資訊到yarn split.xml,job.split,wc.jar 4 啟動maptask 5 通過inputformat拷貝資料，預設使用textinputfor...
簡述Spring的詳細工作原理
另spring與spring mvc的區別 spring mvc就是乙個mvc框架，個人覺得spring mvc annotation式的開發比struts2方便，可以直接代替上面的struts 當然struts的做為乙個非常成熟的mvc，功能上感覺還是比spring強一點，不過spring mvc...
MapReduce工作原理
本文的目錄 1.mapreduce作業執行流程 2.map reduce任務中shuffle和排序的過程 mapreduce作業詳細的執行流程 流程分析 1.在客戶端啟動乙個作業。2.向jobtracker請求乙個job id。3.將執行作業所需要的資源檔案複製到hdfs上，包括mapreduce程...