reducetask工作原理
时间: 2023-10-17 16:37:06 浏览: 52
ReduceTask是Hadoop中一种特殊类型的任务,用于将MapTask的输出结果进行合并和计算。其工作原理如下:
1. ReduceTask在运行前会先获取MapTask的输出结果,这些结果会按照MapTask输出时指定的Partitioner进行分区,并且分配到各个ReduceTask上。
2. ReduceTask会对每个分区中的数据进行排序,以便更高效地进行合并和计算。
3. ReduceTask会将同一分区内的数据进行合并,并将合并后的结果传递给Reduce函数进行计算。
4. ReduceTask会将所有分区的计算结果合并成最终的输出结果,并将其写入HDFS中。
总的来说,ReduceTask的工作是将MapTask的输出结果进行有序的合并和计算,以便得到最终的计算结果。
相关问题
MapTask工作原理
MapTask是Hadoop中的一个组件,它负责处理Map阶段的任务。当一个Job被提交到Hadoop集群时,MapTask会被分配到不同的节点进行执行。MapTask的工作可以简单地描述为将输入的数据分片处理,输出给ReduceTask来处理。在执行MapTask时,它会按照指定的Map函数对输入数据进行处理,并将处理结果输出给ReduceTask来进行后续处理。
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。
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