InputFormat 数据输入 切片与 MapTask 并行度决定机制 MapTask 的并行度决定 Map 阶段的任务处理并发度，进而影响到整个 Job 的处理速度 数据块：Block 是 HDFS 物理上把数据分成一块一块。数据块是 HDFS 存储数据单位。 数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上
作业提交全过程详解 （1）作业提交 第 1 步：Client 调用 job.waitForCompletion 方法，向整个集群提交 MapReduce 作业。 第 2 步：Client 向 RM 申请一个作业 id。 第 3 步：RM 给 Client 返回该 job 资源的提交路径和作业 id。 第 4 步：Client 提交 jar 包、切片信息和配置文件到指定
作业提交 Client调用job.waitForCompletion⽅方法，向整个集群提交MapReduce作业。 Client向RM申请一个作业id。 RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。 Client提交jar包、切⽚信息和配置文件到指定的资源提交路径。 Client提交完资源后，向RM申请运行MrAppMaster。 作业初始化
一、MR执行流程和原理图 1.1、执行流程和原理图 mapTask的并行机制 mapTask在运行的时候，开启多个map由谁来决定？ 默认情况：mapTask 的数量和读取 HDFS 中的数据块 block 的数量相等 block块：HDFS 中文件各个小数据块（默认 128m ）（物理划分） FileSplit： 在MapReduce 读取每
1 MapReduce 1概述 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架。核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。 2优缺点 优点： 1）易于编程：他简单实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到
resourceManager 简称 rm ApplicationManager 简称 amnamenode简称nn -客户端向yarn提交job任务，rm分配资源 -rm开启一个任务容器，运行一个am -am启动一台nn，启动Application master，计算任务所需资源 -Application master向am申请资源 -Application master拿到资源之后分发至各个n
1、Map Reduce 结构 一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程： MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调; MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程; ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程; 2、Map Reduce 工作流程 2.1、Map Reduce 工作流程图
1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。 2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。 3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不
1、MapTask并行度决定机制 数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。 数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。 假设切片大小设置成100M （1）一个job的Map阶段并行度由客户端在提交job时的切片数决定 （2）每一个split切片分配一个MapTa
1.客户端向ResourceManagement 提交 运行的请求 (hadoop jar xxxx.jar) 2.ResourceManager进行检查,没有问题的时候,向客户端返回一个共享资源的路径以及JobId 3.客户端向HDFS提交资源,将共享资源放入共享路径下:(/tmp/hadoop-yarn/staging-dir/xxxxxxxx) 4.客户端向ResourceManag
Yarn概述 Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序 Yarn基本架构 YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster（AM）和Container等组件 Yarn工作机制
MapReduce详细工作流程之Map阶段 如上图所示 首先有一个200M的待处理文件 切片：在客户端提交之前，根据参数配置，进行任务规划，将文件按128M每块进行切片 提交：提交可以提交到本地工作环境或者Yarn工作环境，本地只需要提交切片信息和xml配置文件，Yarn环境还需要提交jar包；本地环境一般
yarn的组成架构及其各角色的作用: https://blog.csdn.net/a755199443/article/details/101381685 详细步骤 （1）MR程序提交到客户端所在的节点。 （2）YarnRunner向ResourceManager申请一个Application。 （3）RM将该应用程序的资源路径返回给YarnRunner。 （4）该程序将运行所需资源提交
一、Map阶段： a. 文件切片之后，每一个切片对应一个MapTask b. 在MapTask中，默认按行读取，每读取一行，就调用一次map方法 c. map方法在执行的时候会将结果（这个结果中已经包含了分区信息）写到MapTask自带的缓冲区中。注意：每一个MapTask都会自带一个缓冲区 d. 当数据放到缓
Map阶段流程:input File通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快
MapReduce 一 MapReduce概念 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架； Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。 MapReduce进程 一个完整的ma
mapTask运行机制详解以及mapTask的并行度在mapTask当中，一个文件的切片大小使用默认值是128M，就是跟我们一个block块对应大小一样 MapTask运行的整个过程 背下来1、TextInputFormat读取数据2、调用map逻辑，默认是一个切片（就是一个block块）对应一个mapTask3、数据写入到环形缓冲区，默认
MapReduce进程一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：1）MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调2）MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程3）ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程 理论（后续补齐）： MapReduce理论 Writable序列化 InputFormat数据切片 MapTask
不管是maptask还是reducetask 启动以后进程名都叫yarn child由applicationmaster启动上面的yarn child 数据来源由客户端负责划分输入切片:扫描输入目录中的所有文件 遍历每一个文件 按照128M规格划分范围例如一个200M的文件就能划分成两个split,split0 0-128M 第二个切片时split1
MapReducer 概述 是一个分布式的计算框架（编程模型），最初由由谷歌的工程师开发，基于GFS的分布式计算框架。后来Cutting根据《Google Mapreduce》,设计了基于HDFS的Mapreduce分布式计算框架。 MR框架对于程序员的最大意义在于，不需要掌握分布式计算编程，
1.YARN的基础理论 1）关于YARN的介绍： YARN 是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。 2）hadoop1.x中YARN的不足： - JobTracker是集群的事务的集中处理，存在单点故障
1. MapReduce 的介绍： MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个 Hadoop 集群上。 MapReduce大体上分三个部分： - MRAppMaster：MapReduce Application Master，分配任务，协调
