mapreduce起maptask是在哪个节点上呢

在MapReduce中，MapTask是在数据所在的节点上运行的。具体来说，MapReduce框架会将输入数据分割成若干个数据块，并将这些数据块分配给集群中的不同节点。然后，每个节点上的MapTask会读取这些数据块，并将其转换成键值对。最后，MapTask将输出的键值对写入到本地磁盘上，等待ReduceTask的处理。因此，MapTask是在数据所在的节点上执行的。

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是不是一个容器处理一个maptask

是的，一个容器通常负责处理一个map任务。在分布式计算中，MapReduce 是一种常用的编程模型，它将大规模的数据集分割成多个小的数据块，并将这些数据块分发给不同的计算节点进行并行处理。每个计算节点通常运行在一个容器中，负责处理一个或多个map任务。每个map任务会处理输入数据的一部分，并生成中间结果。这些中间结果会被传递给另外一组容器负责的reduce任务进行最终的汇总和计算。通过将任务分发给不同的容器，可以实现高效的并行计算。

MapReduce体系结构主要由四个部分组成，分别是：Client、JobTracker、TaskTracker以及Task

抱歉，我的回答有误。MapReduce框架的体系结构主要由以下组件组成：

1. Client：客户端，负责将MapReduce作业提交给JobTracker。

2. JobTracker：主节点，负责协调整个MapReduce作业的执行。它会接收客户端提交的作业请求，并将作业分解为若干个Map和Reduce任务，并将任务分配给可用的TaskTracker节点。

3. TaskTracker：工作节点，负责执行任务。每个TaskTracker会接收来自JobTracker的任务，并将任务分配给可用的本地资源来执行。任务执行完毕后，TaskTracker将结果返回给JobTracker。

4. Task：任务，包括Map任务和Reduce任务。Map任务负责将输入数据划分为若干个数据块，并将数据块分配给可用的TaskTracker节点来执行Map函数；Reduce任务负责将Map函数的输出结果进行汇总和整理，最终生成输出结果。

总之，MapReduce框架的体系结构主要由Client、JobTracker、TaskTracker以及Task等四个部分组成。这些组件共同协作来完成大规模数据处理任务，实现高效的分布式计算。