HADOOP MR架构分析（二） MapTask 和 ReduceTask

原创

edward_li 2013-04-28 18:10:44 ©著作权

文章标签 HADOOP MR架构分析 MapTa 文章分类 Hadoop 大数据

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者edward_li的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

接着（一）

UNIXProcess调用系统bash程序，以org.apache.hadoop.mapred.Child为Mainclass来执行。

Child会根据Task的类型执行MapTask和ReduceTask，并借助Reflection来调用用户自定义的Mapper类，但用户自定义的Reducer类是直接调用的。

（未完待续）

上一篇：HADOOP MR架构分析（一） JobTracker 和 TaskTracker

下一篇：HADOOP MR架构分析（二） MapTask 和 ReduceTask

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

业务架构：业务能力分析

大家好，我是汤师爷~今天聊聊SaaS业务架构的业务能力分析。业务能力概述简单来说，业务能力是企业“做某事的能力”。业务能力描述了企业当前和未来应对挑战的能力，即企业能做什么或需要做什么。业务能力建模的关键在于定义了企业做什么，而不是如何做（由业务流程描述）。以人才招聘为例，大多数公司都需要"招聘人才"这项业务能力。"招聘人才"明确了要做什么，但并未

架构设计后端
Hadoop发展史和生态圈介绍

一、Hdoop概述Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，旨在解决海量数据存储和计算分析问题。狭义上来说，Hadoop是指Apache Hadoop开源框架，包含以下三种核心组件：Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System):分布式文件存储系统，解决海量数据存储问题。Hadoop Yarn:集群资源管理和任务调度框架，解决资源任务调

Hadoop HDFS
C题目分析：PTA二维数组中每行最大值和每行和

*首先记住以下：算法框架从内到外。明确改变的条件。明确如何改变。明确导向结果。一。分析流程：输入——组成数组——输出数组和最大值二。细化：S1输入的格式：一行输入，中间空格，最后一格无空格。S2组成数组：运用二维数组，其中前四个数中间有三个空格，且第一个数前有三个空格，第四和五个数中间只有两个空格。第四个数负责记下每行的最大值，第五个数负责记下每行的和，最后没有空格。S3输出数组：详见输出样例输出

数组 i++ 二维数组
HADOOP MR架构分析（二） MapTask 和 ReduceTask

接着（一） UNIXProcess调用系统bash程序，以org.apache.hadoop.mapred.Child为Mainclass来执行。 Child会根据Task的类型执行MapTas

HADOOP MR架构分析 MapTa
mr-MapTask ReduceTask并行度决定机制 FileInputFormat切片源码解析

mr-MapTask ReduceTask并行度决定机制 FileInputFormat切片源码解析

mr 并行度数据集 hadoop
MapTask,ReduceTask,MapReduce运行机制详解

在之前的博客中,小菌为大家分享了MapReduce的整体流程。这篇博客,主要针对MapTask与ReduceTask运行机制的一个详解与MapReduce总体运行机制做一个较为详细的介绍!MapTask运行机制详解以及Map任务的并行度 &n

MapReduce 大数据 Hadoop MapTask ReduceTask
HADOOP MR架构分析（一） JobTracker 和 TaskTracker

HADOOP 中 MR架构是基于网络的架构。其中有两个比较重要的类:JobTracker 和 TaskTracker，JobTracker 和 TaskTracker 是一对多的关系，多个 TaskTracker主动地向JobTracker发送请求（称作heartbeat），JobTracker接收到请求后，要完成一个最重要的

HADOOP MR 架构
Hadoop源代码分析（MapTask）

接下来我们来分析Task的两个子类，MapTask和ReduceTask。MapTask的相关类图如下： MapTask其实不是很复杂，复杂的是支持MapTask工作的一些辅助类。MapTask的成员变量少，只有split和splitClass。我们知道，Map的输入是split，是原始数据的一个切分，这个切分由org.apache.hadoop.mapred.InputSplit的子类

Hadoop map task 超人学院
split和block的区别以及maptask和reducetask个数设定

转：://blog.csdn.net/qq_201565/article/details/53457622

mapreduce hdfs hadoop
08-Hadoop MapReduce 原理 MR源码调试 MapTask流程

mapreduce
【MapReduce】MR 框架原理之 ReduceTask工作机制

文章目录♑ Copy阶段♑ Merge阶段♑ Sort阶段♑ Reduce阶段设置Red

mapreduce 数据返回顶部并行度
Hadoop源代码分析（MapTask辅助类，III）

接下来讨论的是key，value的输出，这部分比较复杂，不过有了前面kvstart，kvend和kvindex配合的分析，有利于我们理解返部分的代码。输出缓冲区中，和kvstart，kvend和kvindex对应的是bufstart，bufend和bufmark。这部分还涉及到变量bufvoid，用与表明实际使用的缓冲区结尾（见后面BlockingBuffer.reset分析），和变量bufmar

Hadoop 超人学院
Hadoop源代码分析（MapTask辅助类 I）

Hadoop源代码分析（MapTask辅助类 I）MapTask的辅劣类主要针对Mapper的输入和输出。首先我们来看MapTask中用的的Mapper输入，在类图中，返部分位于右上角。MapTask.TrackedRecordReader是一个Wrapper，在原有输入RecordReader的基础上，添加了收集上报统计数据的功能。MapTask.SkippingRecordReader也是一个

Hadoop 超人学院
【MapReduce】MR 框架原理之 MapTask工作机制

文章目录MapTask工作机制♑ Read阶段♑ Map阶

mapreduce 数据返回顶部临时文件
MapReduce快速入门系列(11) | MapTask，ReduceTask以及MapReduce运行机制详解

前面我们讲解了MapReduce的Shuffle机制，那么这篇文章博主继续为大家讲解MapTask,ReduceTask和MapReduce运行机制。目录一. MapTask运行机制详解以及Map任务的并行度二. ReduceTask 工作机制以及reduceTask的并行度三. MapReduceshuffle过程四. MapReduce总体工作机制一. MapTask运行机制详解以...

大数据 mapreduce 数据临时文件键值对
MapReduce框架原理-MapTask和ReduceTask工作机制

MapTask工作机制并行度决定机制 1）问题引出 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。那么，mapTask并行任务是否越多越好呢？ 2）MapTask并行度决定机制一个job的map阶段MapTask并行度（个数），由客户端提交job时的切片个 ...

MapReduce 数据并行度临时文件数据文件
spark中maptask和reducetask的数量如何确定

　　打好基础，别小瞧它！　　spark的运行模式多种多样，在单机上既可以本地模式运行，也可以伪分布模式运行。而当以分布式的方式在集群中运行时。底层的资源调度可以使用Mesos或者Yarn，也可使用spark自带的Standalone模式。 Application ： Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，都是用户编写的Spark应用程序，其中

大数据运维 Hadoop spark 资源调度
hadoop-mapreduce中reducetask执行分析

ReduceTask的执行 Reduce处理程序中须要运行三个类型的处理， 1.copy,从各map中copy数据过来 2.sort,对数据进行排序操作。 3.reduce,运行业务逻辑的处理。 ReduceTask的执行也是通过run方法開始，通过mapreduce.job.reduce.shu

mapreduce 数据 sed apache hadoop
hadoop mr架构 hadoop 架构图

HDFS 2 architectureYARN architecture

hadoop mr架构 HDFS
Hadoop源码分析（MapTask辅助类，II）

有了上面Mapper输出的内存存储结构和硬盘存储结构讨论，我们来细致分析MapOutputBuffer的流程。首先是成员变量。最先初始化的是作业配置job和统计功能reporter。通过配置，MapOutputBuffer能够获取本地文件系统（localFs和rfs），Reducer的数目和Partitioner。SpillRecord是文件spill.out{spill号}.index在

缓存初始化赋值数组超人学院

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯