MapReduce错误处理：硬件故障下的Jobtracker与Tasktracker策略

本篇文档主要讲解了第5讲的内容，即Hadoop的MapReduce错误处理机制在面对硬件故障时的应对策略。MapReduce是一种并行计算模型，由Google提出，后来被广泛应用于大数据处理领域，如Hadoop生态系统中。当面临jobtracker或tasktracker这类关键组件的硬件故障时，Hadoop设计了一套机制来确保任务的正确执行。 首先，由于jobtracker是单点故障的问题，一旦出现故障，Hadoop现有的容错措施尚无法完全解决，因此通常会选择最可靠的硬件设备作为jobtracker备份。Jobtracker通过定期的心跳检测（每分钟一次）监控tasktracker的状态，一旦发现某个tasktracker宕机或者负载过高，它会将其从任务节点列表中移除。 针对正在执行的任务，如果一个tasktracker在执行map任务且未完成，jobtracker会重新调度任务到其他健康的tasktracker上继续执行。对于reduce任务，由于reduce任务通常更倾向于在一个节点上完成，所以jobtracker会请求其他节点继续剩余的reduce任务。 此外，文档还提及了云计算的基本概念和特征，包括服务模式（提供按需、按使用量付费的服务）、弹性架构（可以根据需求动态扩展或收缩资源）、自我服务（用户可以直接获取服务，无需繁琐的运维过程）等。云计算的成本效益主要体现在通过公共资源共享降低单独拥有成本，例如提高软硬件使用效率、集中管理减少能耗、节省维护成本。 云计算的常见形态有私有云、公有云和混合云，开源的云计算解决方案如Hadoop和OpenStack在其中扮演重要角色。Hadoop在云计算中的应用广泛，特别是在大数据处理方面，如存储海量日志、进行网页数据分析挖掘、商业智能分析（如用户行为和广告关注度）以及实时在线反馈等。 最后，文档提到了并行编程与串行编程的区别，以及并行计算适合处理大规模、结构一致的数据场景，这对于MapReduce这类并行计算框架尤为重要。通过将任务分解并发执行，MapReduce能够有效地利用分布式环境下的计算资源，实现性能的提升。