mapreduce的作业执行流程
时间: 2024-10-14 20:01:09 浏览: 66
MapReduce是一种分布式计算模型,主要用于处理大规模数据集。它的核心思想是将复杂的任务分解成一系列简单的map和reduce步骤。以下是MapReduce作业执行的基本流程:
1. **输入读取**:首先,JobTracker从Hadoop分布式文件系统(HDFS)或其他存储系统加载数据块到TaskTracker。
2. **Map阶段**:
- Map Task接收到输入数据片段(key-value对),通过用户自定义的Mapper函数对数据进行处理,生成中间键值对(新的key和value)。
- Mapper函数通常会并行运行在多台机器上,每个任务独立处理一部分数据。
3. **Shuffle阶段**:
- 中间结果被排序,并基于中间键分发给相应的Reduce Task。这是通过网络进行的,称为shuffle过程。
4. **Reduce阶段**:
- Reduce Task收集来自所有Mapper的所有相同键的值,然后使用用户提供的Reducer函数进行聚合操作,生成最终的结果。
- Reduce任务也是并行执行的,不过通常比Mapper阶段更少,因为键的数目较少。
5. **合并结果**:
Reduce阶段结束后,JobTracker收集所有Reduce Task的结果,将其按照顺序合并起来形成完整的输出。
6. **错误恢复**:
如果某个阶段的任务失败,JobTracker会检测到并尝试重新调度任务。
7. **输出保存**:
最终结果通常会被返回到HDFS或者其他外部存储系统供后续使用。
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