hadoop执行流程图

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mob649e81576de1 2023-08-17 17:41:45 ©著作权

文章标签 Hadoop 键值对数据 文章分类 Hadoop 大数据

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Hadoop执行流程图

1. 简介

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它通过将大数据集分割成多个小数据块，并将这些小数据块分布在不同的计算节点上进行处理，以实现高效的数据处理和分析。

在本文中，我将向你介绍Hadoop执行流程图，并提供每个步骤所需的代码示例和注释。

2. Hadoop执行流程图

以下是Hadoop执行流程的简化示意图：

graph LR
A[客户端] --> B[提交作业]
B --> C[JobTracker]
C --> D[分配任务给TaskTracker]
D --> E[执行Map任务]
D --> F[执行Reduce任务]
E --> G[输出键值对]
F --> G
G --> H[输出结果]

3. 执行流程

步骤1：提交作业

首先，你需要在Hadoop集群的客户端上提交作业。作业是一个包含Map和Reduce任务的程序，用于处理输入数据并生成输出结果。

在命令行中，你可以使用以下命令来提交作业：

hadoop jar <可执行文件> <输入路径> <输出路径>

这里的<可执行文件>是你编译后的Java程序，它包含了Map和Reduce任务的逻辑。<输入路径>是输入数据的路径，<输出路径>是输出结果的路径。

步骤2：JobTracker

一旦作业被提交，JobTracker就会接收到提交的作业，并开始处理它。JobTracker是Hadoop集群的主节点，负责协调作业的执行和资源的管理。

步骤3：分配任务给TaskTracker

JobTracker会将作业划分为多个任务，并将这些任务分配给集群中的TaskTracker节点。TaskTracker是Hadoop集群的工作节点，负责执行任务并报告任务的状态。

步骤4：执行Map任务

TaskTracker会执行分配给它的Map任务。Map任务是并行处理输入数据的任务，通常用于数据的过滤和转换。

下面是一个执行Map任务的示例代码：

public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 将输入数据拆分为键值对
        String[] words = value.toString().split(" ");

        // 针对每个单词，输出键值对
        for (String word : words) {
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        }
    }
}

在上面的代码中，map方法接收一个键值对作为输入，并将结果输出为键值对。

步骤5：执行Reduce任务

TaskTracker会执行分配给它的Reduce任务。Reduce任务是将Map任务的输出进行合并和聚合的任务，通常用于计算结果的统计和汇总。

下面是一个执行Reduce任务的示例代码：

public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 对相同键的所有值进行汇总
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }

        // 输出键值对
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

在上面的代码中，reduce方法接收一个键和与之相关的多个值作为输入，并将结果输出为键值对。