Hadoop的MapReduce执行过程2
简述mapreduce的工作流程
简述mapreduce的工作流程
MapReduce是一种分布式数据处理模型，它由Google提出，用于处理海量的数据。
它由map和reduce两个阶段组成，是一种函数式编程模型。
MapReduce的工作流程如下：
1. Map阶段：
该阶段是分割数据的过程，它将大量的数据分隔成小块，并将每个数据块分发到不同的机器上进行处理；
2. Reduce阶段：
该阶段是合并数据的过程，它将map阶段产生的数据块组织成一个完整的结果。
3. JobTracker：
该阶段是调度map和reduce阶段的阶段。
它将map和reduce阶段按照用户给定的参数调度到不同的机器上执行。
4. TaskTracker：
该阶段是运行map和reduce阶段的阶段，它根据jobtracker调度的参数，在不同的机器上执行map和reduce阶段的任务。
5. HDFS：
HDFS是运行mapreduce任务所必须的Hadoop分布式文件系统，它可以把大量的数据存储在不同的机器上，以便mapreduce能更有效地处理数据。
6. Output：
mapreduce最后的输出是由reduce阶段产生的，它是mapreduce 处理的最终结果。
简述mapreduce的运行流程
简述mapreduce的运行流程MapReduce是一种用于在大规模数据集上并行计算的模型，它由Google 公司提出并应用于分布式计算领域。
MapReduce的核心思想是将计算任务拆分为多个阶段，并在多台计算机上进行并行计算，从而提高计算效率。
本文将从MapReduce的基本概念开始，逐步解释其运行流程。
一、MapReduce概述MapReduce模型将计算任务分为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。
Map阶段将输入数据集划分为多个子集，并为每个子集生成一组键-值对。
Reduce阶段将相同键的键-值对进行归约操作，生成最终结果。
在MapReduce中，计算任务的执行由一个主节点（称为JobTracker）和多个工作节点（称为TaskTracker）协同完成。
二、任务提交阶段1.生成任务：用户向计算集群提交一个MapReduce任务，并指定输入数据集的路径、Map函数、Reduce函数等信息。
提交任务后，JobTracker 为该任务生成一个唯一的任务ID，并将任务添加到待处理任务列表中。
2.任务划分：JobTracker根据输入数据的大小和计算资源的可用情况，将任务划分为若干个MapTask和ReduceTask，并将它们分配给相应的TaskTracker进行处理。
3.任务分配：JobTracker根据与各个TaskTracker之间的网络延迟和负载情况等因素，将MapTask和ReduceTask分配给合适的TaskTracker。
任务分配过程相对复杂，需要考虑多个因素，以实现负载均衡和最大化计算资源的利用率。
三、Map阶段1.数据划分：每个Map任务在启动时，首先从数据源中读取输入数据集。
输入数据集通常被划分为多个等大小的数据块，每个数据块由单独的Map 任务处理。
2.Map函数执行：每个Map任务将输入数据块作为输入，并根据用户定义的Map函数对数据进行处理。
Map函数将输入数据转换为一组键-值对，并将它们输出到本地磁盘上的临时输出文件中。
简述mapreduce数据处理流程
简述mapreduce数据处理流程MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，它由Google 首次提出，并且在开源项目Apache Hadoop中得到了广泛应用。
它的核心思想是将数据处理任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
下面将简述MapReduce的数据处理流程，并对其进行拓展。
1. 输入数据切片：在MapReduce任务开始之前，输入数据会被分割成多个小的数据块，每个数据块称为一个输入数据切片。
这样做的目的是为了能够并行地处理这些数据块，提高处理效率。
2. Map阶段：在Map阶段，每个输入数据切片会被传递给一个Map任务进行处理。
每个Map任务都会执行用户自定义的Map函数，该函数将输入数据切片转化为<key, value>对的集合。
Map函数可以根据具体需求进行数据筛选、转换、过滤等操作，并将处理结果输出为<key, value>对。
3. Shuffle阶段：在Map阶段结束后，Map任务的输出结果会通过网络传输到Reduce任务所在的节点。
这个过程称为Shuffle，其目的是将具有相同key的<key, value>对传递给同一个Reduce任务进行处理。
4. Sort阶段：在Shuffle阶段结束后，Map任务的输出结果会按照key值进行排序。
这样做的目的是为了方便Reduce任务进行后续的处理操作。
5. Reduce阶段：在Reduce阶段，每个Reduce任务会执行用户自定义的Reduce函数，该函数将具有相同key的<key, value>对进行合并、计算、汇总等操作，并将处理结果输出为最终的结果。
6. 输出结果：最后，所有Reduce任务的输出结果会被整合成一个最终的结果，并存储到指定的位置，供后续的分析和使用。
除了上述的基本流程，MapReduce还具有一些拓展的功能和特性，例如：- Combiner函数：在Map阶段的输出结果传递给Reduce阶段之前，可以使用Combiner函数进行局部汇总操作，以减少数据传输量和提高处理效率。
MapReduce的工作机制演示课件
统计词频的例子
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1.2MapReduce 的用途
在Google，MapReduce用在非常广泛的应用程 序中，如分布grep，分布排序，web访问日志 分析，反向索引构建，文档聚类,机器学习， 基于统计的机器翻译。 值得注意的是，MapReduce实现以后，它被 用来重新生成Google的整个索引。 总来的说MapReduce是用于大规模数据的并 行处理。
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2.2 作业运行机制
任务的分配:
7.TaskTracker定期发送 “心跳”给JobTracker.
“心跳”告知 JobTracker它是否存活， 同时也充当两者之间 的消息通道。
Jobtracker为tasktracker 选择任务之前，必须 先选定任务所在的作 业。
选择map任务时， jobtracker会考虑 tasktracker的网络位置， 选在一个距离其输入 分片最近的tasktracker
4.调用Jobtracker的 submitjob()方法来通 知Jobtracker作业准备
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2.2 作业运行机制
作业的初始化:
5.创建一个表示正在 运行作业的对象—— 封装任务和记录信息， 以便跟踪任务的状态 和进程 6.获取已经计算好的 输入分片信息，为每 一个分片创建一个 map任务（reduce任务 的个数由用户配置）， 将任务放入任务列表
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1.3 MapReduce 作业和任务
MapReduce 作业（ Job ）是指客户端需要执 行的一个工作单元（它包括输入数据、 MapReduce程序和配置信息）。 Hadoop将作业分成若干个小任务（Task）来 执行，其中包括两类任务：map任务和reduce 任务。
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7.1mapreduce的工作机制任务流程执行步骤
7.1mapreduce的⼯作机制任务流程执⾏步骤1.1 Mapreduce任务流程Mapreduce是⼤量数据并发处理的编程模型，主要包括下⾯五个实体，客户端将作业⽂件复制到分布式⽂件系统，向资源管理器提交mapreduce作业，资源管理器向节点管理器分配容器资源，节点管理器启动application Master，application master启动另外⼀个节点管理器，向资源管理器申请容器资源，⽤来运⾏作业任务。
客户端提交mapreduce作业资源管理器管理分配资源节点管理器启动、管理、监视集群中的container容器⼯作Application Master每个程序对应⼀个AM，负责程序的任务调度，本⾝也是运⾏在NM的Container中分布式⽂件系统存储作业⽂件mapreduce流程图mapreduce的⼯作流程（1）客户端调⽤Job实例的Submit()或者waitForCompletion()⽅法提交作业；（2）客户端向ResourceManage请求分配⼀个Application ID，客户端会对程序的输出路径进⾏检查，如果没有问题，进⾏作业输⼊分⽚的计算。
（3）将作业运⾏所需要的资源拷贝到HDFS中，包括jar包、配置⽂件和计算出来的输⼊分⽚信息等；（4）调⽤ResourceManage的submitApplication⽅法将作业提交到ResourceManage；（5） ResourceManage收到submitApplication⽅法的调⽤之后会命令⼀个NM启动⼀个Container，.在该NodeManage的Container上启动管理该作业的ApplicationMaster进程；（6） .AM对作业进⾏初始化操作，并将会接收作业的处理和完成情况报告；（7） AM从HDFS中获得输⼊数据的分⽚信息；根据分⽚信息确定要启动的map任务数，reduce任务数则根据mapreduce.job.reduces属性或者Job实例的setNumReduceTasks⽅法来决定。
hadoop mapreduce的工作流程
hadoop mapreduce的工作流程
Hadoop MapReduce是Hadoop中最为核心的计算框架之一，支持海量数据的分布式计算。
它利用Map和Reduce两个过程将计算任务分解为很多小任务，然后并行执行，最终合并结果。
Hadoop MapReduce的工作流程：
1. Map阶段
Map阶段是对数据的处理和过滤，首先将原始数据分为若干小块，每个小块的大小由配置文件中的一些参数来决定。
然后，需要编写一个map函数，将每个小块中的数据进行处理和过滤，生成一些中间结果。
2. Shuffle阶段
Shuffle阶段是将Map阶段生成的中间结果按照key分组，也就是将相同key的中间结果分为一组，并将它们发送到同一个Reduce任务
中去处理。
3. Reduce阶段
Reduce阶段是对Shuffle阶段产生的中间结果进行聚合和计算，得到最终的结果。
在Reduce阶段，需要编写一个reduce函数，将同一个key的所有值聚合起来，最终得到这个key对应的计算结果。
在这个阶段中，可以进行各种汇总操作，如求和、求平均值等。
总结：
Hadoop MapReduce的工作流程是Map-Shuffle-Reduce，其核心思想是将大计算任务分解为许多小任务并行执行，最终将结果合并。
Map阶段处理原始数据，Shuffle阶段将中间结果按照key分组，Reduce阶段聚合和计算结果。
这种分布式计算架构大大提高了计算性能和效率，适用于处理大数据量的计算任务。
【Hadoop】MapReduce笔记（二）：MapReduce容错，任务失败处理
【Hadoop】MapReduce笔记（⼆）：MapReduce容错，任务失败处理典型问题：Hadoop如何判断⼀个任务失败？失败了怎么做？分析：实际情况下，⽤户代码存在软件错误、进程崩溃、机器故障等都会导致失败。
Hadoop判断的失败有不同级别类型，针对不同级别的失败有不同的处理对策，这就是MapReduce的容错机制。
下⾯是⼏个不同级别失败的分类：⼀、任务失败分为3种情况：Task失败、⼦进程JVM退出、超时检测被关闭。
1.任务失败。
最常见的是Map或Reduce任务的失败，即写的本⾝MR代码导致失败。
发⽣Map或Reduce失败的时候，⼦任务JVM进程会在退出之前向上⼀级TaskTracker发送错误报告。
错误报告最后悔记录在⽤户的错误⽇志⾥⾯，TaskTracker会将此次task attempt标记为failed，释放⼀个任务槽slot⽤来运⾏另⼀个任务。
2. ⼦进程JVM突然退出。
可能由于JVM的bug导致，从⽽导致MapReduce⽤户代码执⾏失败。
在这种情况下，TaskTracker 会监控到进程以便退出，并将此次尝试标记为“failed”失败。
3. 关闭了超时连接（把超时timeout设置成0）。
所以长时间运⾏的任务永不会被标记failed。
在这种情况下，被挂起的任务永远不会释放其所占⽤的任务槽slot，并随时间推移会降低整个集群的性能。
⼆、TaskTracker失败正常情况下，TaskTracker 会通过⼼跳向 JobTracker 通信，如果发⽣故障，⼼跳减少， JobTracker 会将TaskTracker 从等待任务调度的池中移除，安排上⼀个成功运⾏的 Map 任务返回。
主要有两种情况：1.Map 阶段的情况。
如果属于未完成的作业，Reduce 阶段⽆法获取本地 Map 输出的⽂件结果，任务都需要重新调度和执⾏，只要是Map阶段失败必然是重新执⾏这个任务。
2.Reduce 阶段的情况。
如何运行一个MapReduce程序
如何运行一个Map/Reduce程序1.执行以下命令启动HDFS和MapReduce：start-all.sh2.用JPS命令检查一下是否正常启动：jps3.显示如图所示各进程信息，则说明HDFS和MapReduce都已正常启动。
图1.1 启动HDFS和MapReduce4.打开Eclipe，可以通过图形界面在目录/usr/local/eclipse下双击应用程序，也可以通过linux命令的方式：cd /usr/local/eclipse和./eclipse图1.2 选择工作空间目录图1.3 Eclipse打开界面5.在菜单栏依次点击Windows→Open Perspective→Other，选择“Map/Reduce”,点击“OK”图1.4图1.5 选择“Map/Reduce”6.进行完上述步骤后，在eclipse的左边一栏，会出现一个蓝色的大象标志。
图1.6 蓝色大象标志7.点击蓝色大象标志会出现如下图所示的界面。
图1.78.点击右下角的蓝色大象的标志，新建“new hadoop location”，定义hadoop 的位置，用于运行MapReduce应用，点击完成“Finish”。
图1.8图1.9注：图1.9中host一栏可以填“localhost”,也可以填linux虚拟机的IP地址（通过“ifconfig -a”命令查看）。
本来我填的是“localhost”，结果DFS连接不上本机，然后我改成了IP地址，就可以连接上了。
本来localhost就是本机，这里大家可以先用localhost，不行再填ip 地址。
9.点击Windows→Preferences图1.1011.选择Hadoop Map/Reduce→选择Hadoop的安装目录，点击“Apply”，点击“OK”。
图 1.1112.新建一个Map/Reduce工程，依次单击File→New→Project图1.12 新建一个Map/Reduce工程13.选择Map/Reduce下的“Map/Reduce Project ” ,点击“Next ”图 1.1314.填写你要建立的工程名称，点击“Next”,再点击“Finish”。
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2、编写M ap-Reduce 程序
编写M ap-Reduce 程序，一般需要实现两个函数：mapper 中的m ap 函数和r educer 中的r educe 函数。
一般遵循以下格式：
对于上面的例子，则实现的m apper 如下：
实现的r educer 如下：
欲运行上面实现的Mapper 和Reduce，则需要生成一个Map-Reduce 得任务(Job)，即初始化J ob 的过程，其基本包括以下三部分：
•输入的数据，也即需要处理的数据
•Map-Reduce 程序，也即上面实现的M apper 和R educer
•此任务的配置项J obConf
reduce task
@..Hadoop 有两类的节点控制job 的运行：J obTracker
下图大概描述了M ap-Reduce 的J ob 运行的基本原理：
下面我们讨论J obConf，其有很多的项可以进行配置：•setInputFormat：设置m ap 的输入格式，默认为T extInputFormat，key 为L ongWritable, value 为T ext
•setNumMapTasks：设置m ap 任务的个数，此设置通常不起作用，map 任务的个数取决于输入的数据所能分成的i nput split 的个数•setMapperClass：设置M apper，默认为I dentityMapper •setMapRunnerClass：设置M apRunner, map task 是由M apRunner 运行的，默认为 MapRunnable，其功能为读取 input split 的一个个record，依次调用M apper 的m ap 函数
•setMapOutputKeyClass 和setMapOutputValueClass：设置Mapper 的输出的k ey-value 对的格式
•setOutputKeyClass 和s etOutputValueClass：设置R educer 的输出的key-value 对的格式
•setPartitionerClass 和s etNumReduceTasks：设置P artitioner，默认为 HashPartitioner，其根据 key 的 hash 值来决定进入哪个partition，每个partition 被一个reduce task 处理，所以partition 的个数等于r educe task 的个数
•setReducerClass：设置R educer，默认为I dentityReducer •setOutputFormat：设置任务的输出格式，默认为T extOutputFormat •FileInputFormat.addInputPath：设置输入文件的路径，可以使一个文件，一个路径，一个通配符。
可以被调用多次添加多个路径
•FileOutputFormat.setOutputPath：设置输出文件的路径，在job 运行前此路径不应该存在当然不用所有的都设置，由上面的例子，可以编写Map-Reduce 程序如下：
请看hadoop的mapreduce执行过程3……。