Hadoop Map-Reduce客户端任务提交与过程详解

在Hadoop的学习总结中，第四部分主要深入解析了Map-Reduce过程的关键步骤，特别是客户端与JobTracker之间的交互。整个过程由客户端提交任务开始，这涉及到使用JobClient的runJob静态函数。该函数首先创建一个JobClient实例，然后调用submitJob方法来提交任务，这个过程中会生成一个唯一的JobID。 在submitJob函数中，首先获取当前任务的ID，然后准备将任务所需的几个关键元素写入Hadoop分布式文件系统（HDFS）： 1. **任务运行程序**：将Map-Reduce程序打包成一个名为"job.jar"的文件，存储在特定的submitJobDir路径下。 2. **输入分割信息**："job.split"文件包含了任务将要处理的数据源的分割信息，这是Map-Reduce处理大规模数据的基础。 3. **任务配置**："job.xml"文件包含了任务的运行参数和配置，确保了任务的正确执行。 此外，还会处理用户可能通过"-libjars"选项指定的额外JAR文件，将其上传到HDFS以供任务使用。这个步骤是确保所有依赖项都在集群中可用的重要环节。 客户端进入一个while循环，不断检查任务状态并将其打印到控制台，直到任务完成或出现异常。在这个过程中，JobTracker负责监控任务的执行，包括分配Map任务到各个节点、协调Shuffle和Sort阶段以及监控Reduce任务的执行。 当Map任务执行完毕后，它们将中间结果（键值对）写入HDFS的特定位置，这些中间结果随后会被Reduce任务读取进行进一步处理。整个过程通过Hadoop的分片机制实现了数据并行化，显著提高了大数据处理的效率。 总结来说，Hadoop Map-Reduce客户端提交任务涉及多个步骤，包括任务配置、文件上传、状态监控等，这些步骤紧密协作，确保了分布式计算任务的成功执行。理解并掌握这些细节对于Hadoop开发者和管理员来说至关重要。