map 任務 (分割及對映)
reduce 任務 (重排，還原)
1 作業被分成多個任務，然後執行到集群中的多個資料節點。
2 jobtracker的責任是協調活動排程任務來在不同的資料節點上執行。
3 單個任務的執行，然後由 tasktracker 處理，它位於執行工作的一部分，在每個資料節點上。
4 tasktracker 的責任是傳送進度報告到jobtracker。
5 此外，tasktracker 周期性地傳送「心跳」訊號資訊給 jobtracker 以便通知系統它的當前狀態。
6 這樣 jobtracker 就可以跟蹤每項工作的總體進度。在任務失敗的情況下，jobtracker 可以在不同的 tasktracker 重新排程它。
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...
map reduce工作原理
下面的圖來自南京大學計算機系黃宜華老師開設的mapreduce課程的課件，這裡稍作整理和 總結。本文旨在對接觸了mapreduce之後，但是對mapreduce的工作流程仍不是很清楚的人員，當然包括博主自己，希望與大家一起學習。mapreduce借鑑了函式式程式語言lisp中的思想，lisp lis...
MapReduce工作原理
map reduce框架的運作完全基於對，即資料的輸入是一批對，生成的結果也是一批對，只是有時候它們的型別不一樣而已。key和value的類由於需要支援被序列化 serialize 操作，所以它們必須要實現writable介面，而且key的類還必須實現writablecomparable介面，使得可...