mapreduce中的reduce任务是什么

在MapReduce中，Reduce任务是指对Map任务的输出进行合并和归约操作的任务。Reduce任务的输入是多个Map任务的输出，它将这些输出合并成一些更小的集合，并执行一些聚合操作来生成最终的结果。Reduce任务通常是在大规模数据集上执行的，因此它们需要高效地处理和聚合大量的数据。Reduce任务是MapReduce框架中的一个非常重要的组成部分，它可以通过并行处理来提高整个计算过程的效率。

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简述MapReduce中Map任务和Reduce任务。

MapReduce中的Map任务是将输入数据按照一定的格式进行切分和处理，将处理结果输出为键-值对的形式，生成中间结果；Reduce任务则是对中间结果进行聚合和处理，输出最终结果。在整个MapReduce过程中，Map任务和Reduce任务是通过分布式计算方式协同工作的，能够快速高效地处理大规模数据。

MapReduce中的map和reduce任务是由YarnChlid进程来执行的

你说的不太准确。在MapReduce中，map和reduce任务是由Yarn的NodeManager进程来执行的，而不是YarnChild进程。

在MapReduce作业中，ApplicationMaster会向ResourceManager申请一定数量的容器，每个容器对应一个map或reduce任务。当容器分配到节点上时，NodeManager会启动一个Java虚拟机（JVM）进程，并在其中运行map或reduce任务。

这个JVM进程不是YarnChild进程，而是NodeManager进程。YarnChild进程是由NodeManager启动的，用于执行Hadoop框架的某些辅助任务，例如下载和本地化资源等。

因此，可以说在MapReduce中，map和reduce任务是由Yarn的NodeManager进程来执行的，而不是YarnChild进程。NodeManager作为Yarn中的资源管理和任务调度组件，负责节点上的资源管理和任务调度，并启动JVM进程来执行map和reduce任务。

总之，在MapReduce中，任务的执行是由Yarn的NodeManager进程来完成的，YarnChild进程用于执行Hadoop框架的辅助任务。