1）把輸出目錄下檔案按照一定的標準進行邏輯切片，形成切片規劃
預設為，split size=block size=128m。每乙個切片由乙個maptask處理
2）textinputformat對切片中的資料進行一行一行的讀取，把每一行文字內容解析成鍵 值對。key是每一行的起始位置，value是本行的文字內容
記憶體緩衝區大小為100m，記憶體緩衝區達到80%，進行spill溢位溢寫在此之前對key進行排序，溢寫到磁碟，如果設定combiner,執行combiner,進行merge合併（歸併排序）小檔案成大檔案（每merge一次就排序一次）
4）當maptask處理完自己負責的切片資料之後，把結果儲存在自己執行機器的某個目錄下，等待著reducetask的拉取
reducertask
6）對資料進行merge sort合併排序
7）然後進行grouping分組，key相同的為一組
8）同一分組的資料組成乙個新的kv對
9）呼叫reduce方法，將結果輸出到hdfs檔案中
mapreduce處理流程
wordcount的處理過程來進行演示mapreduce處理流程如下圖 1.輸入分片 input split 在進行map計算之前，mapreduce會根據輸入檔案計算輸入分片 input split 每個輸入分片 input split 針對乙個map任務，輸入分片 input split 儲存的...
MapReduce處理流程
mapreduce是hadoop2.x的乙個計算框架，利用分治的思想，將乙個計算量很大的作業分給很多個任務，每個任務完成其中的一小部分，然後再將結果合併到一起。將任務分開處理的過程為map階段，將每個小任務的結果合併到一起的過程為reduce階段。下面先從巨集觀上介紹一下客戶端提交乙個作業時，had...
Mapreduce作業的處理流程
按照時間順序包括 輸入分片 input split map階段 combiner階段 shuffle階段和 reduce階段 輸入分片 input split 在進行map計算之前，mapreduce會根據輸入檔案計算輸入分片 input split 每個輸入分片 input split 針對乙個m...