paulwong

MAPREDUCE运行原理

  1. 将INPUT通过SPLIT成M个MAP任务

  2. JOB TRACKER将这M个任务分派给TASK TRACKER执行

  3. TASK TRACKER执行完MAP任务后，会在本地生成文件，然后通知JOB TRACKER

  4. JOB TRACKER收到通知后，将此任务标记为已完成，如果收到失败的消息，会将此任务重置为原始状态，再分派给另一TASK TRACKER执行

  5. 当所有的MAP任务完成后，JOB TRACKER将MAP执行后生成的LIST重新整理，整合相同的KEY，根据KEY的数量生成R个REDUCE任务，再分派给TASK TRACKER执行

  6. TASK TRACKER执行完REDUCE任务后，会在HDFS生成文件，然后通知JOB TRACKER


  7. JOB TRACKER等到所有的REDUCE任务执行完后，进行合并，产生最后结果，通知CLIENT


  8. TASK TRACKER执行完MAP任务时，可以重新生成新的KEY VALUE对，从而影响REDUCE个数


posted on 2013-01-29 12:54 paulwong 阅读(265) 评论(0)  编辑  收藏 所属分类: HADOOP 、云计算


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