MR的工作原理是什么?
时间: 2023-09-04 10:12:43 浏览: 81
MapReduce(简称MR)是Hadoop中基于分布式计算模型的一种编程框架,它可以将大规模数据集分解成小规模的任务,并在集群中分配并行处理,最终将结果汇总输出。
MR的工作原理可以分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。
1. Map阶段:在Map阶段中,MapReduce将输入数据集划分成若干个小数据块,然后将每个小数据块交给不同的Map任务进行处理。Map任务接收到数据块后,会对每个数据块进行处理并输出一系列键值对,这些键值对会被缓存到内存中,并在Map任务完成后写入到磁盘中,以便Reduce任务进行处理。
2. Reduce阶段:在Reduce阶段中,MapReduce将Map阶段输出的键值对按照键值进行分组,并将同一组的键值对交给同一个Reduce任务进行处理。Reduce任务接收到一组键值对后,会对这些键值对进行聚合计算,并将最终结果输出到磁盘中。
总的来说,MR的工作原理就是将大规模数据集分解成若干个小数据块,交给不同的Map任务进行处理,然后将Map任务输出的键值对按照键值进行分组,交给同一个Reduce任务进行处理,最终将结果输出到磁盘中。这种分而治之的思想可以大大提高大规模数据处理的效率和可靠性。
相关问题
XC6206P332MR工作原理
XC6206P332MR是一种低压差线性稳压器,它的工作原理如下:
1. 输入电压:XC6206P332MR的输入电压范围一般为2.5V至6V。当输入电压大于输出电压时,稳压器开始工作。
2. 参考电压:XC6206P332MR内部有一个参考电压源,一般为1.23V。这个参考电压用于与输出电压进行比较,以控制稳压器的输出。
3. 错误放大器:稳压器内部有一个错误放大器,它将输出电压与参考电压进行比较,并产生一个误差信号。
4. 控制电路:根据错误放大器的输出信号,控制电路会调整稳压器的工作状态,以使输出电压保持在设定值附近。
5. 输出电压:XC6206P332MR的输出电压为3.3V。当输入电压在规定范围内时,稳压器会通过调整内部的电流传输来保持输出电压的稳定。
mr on yarn 工作原理
MR on YARN(MapReduce on Yet Another Resource Negotiator)是一种在Hadoop生态系统中运行MapReduce作业的方式。它的工作原理如下:
1. 提交作业:用户通过客户端向YARN资源管理器(ResourceManager)提交MapReduce作业。作业包括MapReduce程序的代码和配置信息。
2. 资源分配:ResourceManager接收到作业后,将其分解为多个任务(Task),包括Map任务和Reduce任务。然后,ResourceManager根据集群中可用的资源情况,将这些任务分配给不同的节点(NodeManager)执行。
3. 任务执行:每个节点上的NodeManager接收到任务后,会启动一个容器(Container)来执行该任务。容器是一个隔离的执行环境,其中包含了任务所需的资源和环境。
4. Map阶段:在Map阶段,每个Map任务会读取输入数据,并将其划分为多个键值对。然后,Map任务会将这些键值对按照指定的逻辑进行处理,并生成中间结果。
5. Shuffle阶段:在Shuffle阶段,Map任务的中间结果会被分区、排序和分组,以便传输给Reduce任务进行处理。这个过程涉及到数据的排序和网络传输。
6. Reduce阶段:在Reduce阶段,每个Reduce任务会接收到一组经过Shuffle阶段处理的中间结果。Reduce任务会对这些结果进行合并、计算和输出,生成最终的结果。
7. 完成作业:当所有的Map任务和Reduce任务都完成后,作业会被标记为完成,并将最终的结果输出到指定的位置。