MapReduce的工作流程如下: 1. Map阶段: 该阶段是分割数据的过程,它将大量的数据分隔成小块,并将每个数据块分发到不同的机器上进行处理; 2. Reduce阶段: 该阶段是合并数据的过程,它将map阶段产生的数据块组织成一个完整的结果。 3. JobTracker: 该阶段是调度map和reduce阶段的阶段。它将map和reduce阶段按照用户...
若文件很大,Map会自动将其划分为多个文件,使用多个Map线程进行处理。每一个Map线程都会生成相应的Key-Value输出值,以及要分发给哪个reduce的partition值。这里,有一个小插曲,就是关于内存缓冲区。 a) 内存缓冲区。Map生成的结果值都是先保存在内存中的,但是这个内存缓冲区是有大小限制的,默认是100MB当map task的输...
Reduce任务的执行过程可概括为:首先击要将已经完成的Map任务的中间结果复制到Reduce任务所在的节点,待数据复制完成后,再以key进行排序,通过排序,将所有key相同的数据交给reduce函数处理,处理完成后,结果直接输出到HDFS 上。 input 用户的数据大部分数据是以文件的形式形式存储在HDFS上,所以这是最常见的情况) MapReduce...
MapReduce的工作流程可以简述为以下几个步骤: 切分:将输入数据切分为多个小数据块,每个数据块称为一个输入split。 映射(Map):将切分后的数据块分发给多个Map任务进行处理。每个Map任务读取自己负责的数据块,并根据自定义的映射函数对数据进行处理,将数据转换为<key, value>对。 中间处理(Shuffle):将Map任务的输出结...
1、准备map处理的输入数据 2、mapper处理 3、Shuffle 4、Reduce处理 5、结果输出 (input)<k1,v1> -> map -><k2,v2> -> combine -> <k2,v2> ->reduce -> <k3,v3>(output) 处理流程: 流程: 1、输入文本信息,由InputFormat -> FileInputFormat -> TextInputFormat,通过getSplits方法获得Split数组,...
MR工作流程 1)作业配置 1、编写Map和Reduce处理函数 2、配置输入输出路径 3、其它配置,如输出压缩等 2)提交作业 1、向JobTracker请求。getNewJobId() 2、检查job的相关愉出路径,提交job以及相关的jar到JobTracker, 相关的libjars是通过distributedCache方式传递到JobTracker。
问答题 【简答题】简述MapReduce工作流程。 答案:MapReduce将计算过程分为两段:Map阶段和Reduce阶段,Map阶段并行处理输入的数据,Reduce阶段对Ma... 点击查看完整答案手机看题 你可能感兴趣的试题 问答题 【简答题】理解第二名称节点SecondaryName工作流程。 答案:SecondaryName每隔一段时间(默认3600秒)将NameNode上的...
1、Java程序采用MapReduce的SDK开发包进行程序开发。实际程序启动时,将在客户端创建一个JobClient端,正式开启一个MapReduce实例。 2、JobClient通过getNewJobId()接口向Master节点中的JobTracker请求创建一个新的MapReduce作业。 3、JobClient将程序执行JAR包、配置文件、数据块,下发到HDFS中属于JobTracker的目录下。
MapReduce工作流程 1.由程序内的InputFormat(默认实现类TextInputFormat)来读取外部数据,它会调用RecordReader(它的成员变量)的read()方法来读取,返回k,v键值对。 2.读取的k,v键值对传送给map()方法,作为其入参来执行用户定义的map逻辑。 3.context.write方法被调用时,outputCollector组件会将map()方法的...图解...