seven day second 學習了mapreduce的整體工作機制
經過做了幾個mapreduce練習，今兒再看看內部的核心工作機制（先學難的再回顧基礎）：
接下來分別了解一下map的yarn child和reduce的yarn child 起來以後是怎麼工作的
map：首先對要處理的檔案劃分任務，劃分輸入切片：job客戶端負責劃分：掃瞄輸入目錄中的所有檔案，遍歷每乙個檔案，按照128m規格劃分範圍，最後得到乙個arraylist，再把這個arraylist序列化成乙個檔案，就得到了job.split檔案。
MapReduce整體流程
由於map是並行地對輸入的檔案集進行操作，所以它的第一步 filesplit 就是把檔案集分割成一些子集.如果乙個單個的檔案大到它已影響到查詢效率時，它會被分割成一些小的分割體。要指出的是分割這個一步是不知道輸入檔案的內部邏輯結構的，比如，以行為邏輯分割的文字檔案會被以任意的位元組界限分割，所以這個...
MapReduce的工作原理
mapreduce工作原理 詳解 前言 前段時間我們雲計算團隊一起學習了hadoop相關的知識，大家都積極地做了 學了很多東西，收穫頗豐。可是開學後，大家都忙各自的事情，雲計算方面的動靜都不太大。呵呵 不過最近在胡老大的號召下，我們雲計算團隊重振旗鼓了，希望大夥仍高舉 雲在手，跟我走 的口號戰鬥下去...
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...