mapreduce的作业执行流程

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。

相关问题

简述mapreduce作业的执行流程

MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。其执行流程通常分为以下几个步骤：

1. **分片（Sharding）**：首先，原始的大数据集会被切分成若干小的数据块（Splits），每个块都会被打散到集群的不同节点上。

2. **映射阶段（Mapper）**：每个节点上的mapper会独立地对分配给它的数据块执行"映射"操作。它接收键值对作为输入，应用用户自定义的map函数，将输入拆分成一系列新的键值对，并发送给后续阶段。

3. **排序阶段（Sorting）**：映射后的中间结果会在本地进行排序，通常是按键进行排序，以便于接下来的规约操作能够高效进行。

4. **规约阶段（Reducer）**：排序后的中间结果被合并并传递给reducer。reducer接收到一组相关的键及其对应的值，然后应用用户自定义的reduce函数，生成最终的结果。

5. **合并结果（Combining Results）**：所有节点的reduce结果会被汇总到一个地方，通常是Hadoop的JobTracker，然后进一步合并成最终的输出。

6. **错误恢复（Error Handling）**：如果在处理过程中发生故障，MapReduce框架通常有机制自动检测和恢复，比如任务的重试或者失败任务的重新调度。

简述一个mapreduce作业的执行流程

MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。其执行流程可以分为以下几个步骤：

1. **输入分片**（Input Splitting）：将原始数据分割成较小的数据块，称为“键值对”（key-value pairs），每个块会被分发到不同的任务节点上。

2. **映射阶段（Map Phase）**：每个节点运行Mapper任务，它接收一个输入块并应用用户提供的自定义函数（Mapper函数），这个函数会对每个键值对进行处理，通常会生成一系列新的键值对，作为中间结果。

3. **排序和归约阶段（Shuffle and Reduce Phase）**：中间结果被按照键进行排序，并将所有具有相同键的记录发送到同一个Reducer。Reducer接收到一组相关的键值对，然后使用另一个用户提供的函数（Reducer函数）进行汇总或聚合操作。

4. **合并阶段（Combining or Output Generation）**：Reducer函数处理完所有相关的键值对后，生成最终的结果，这些结果通常是汇总后的键值对或者简单的计数等形式。

5. **输出阶段（Output Commitment）**：最后，Reducer将处理后的结果写入磁盘或其他持久存储，形成最终的输出数据。

6. **错误恢复**（Error Handling）：在整个过程中，如果某个任务失败，系统会尝试从备份副本或通过其他任务节点恢复丢失的工作。