摘要：1、用户编写Map和Reduce程序，选择一个节点作为Master来运行JobTracker；选择其他若干节点作为TaskTracker运行Map或Reduce程序； 2、把Map和Reduce程序任务分发到各个Map或Reduce节点中； 3、RR从HDFS读取InputFormat产生的分片所对 阅读全文

摘要：1. Shuffle过程简介 Map输出的键值对都写入缓存。缓存每次满时，触发溢写过程。溢写把处理后键值对写到硬盘文件中。一次溢写生产一个文件。每次溢写完成后清空缓存。 溢写包括分区、排序、合并(可能发生合并)。 每个Reduce任务获取本任务需要处理的由Map任务产生的溢写文件，多个溢写文件最终归 阅读全文

摘要：一、工作流程概述 待处理的大数据存储于HDFS中，被分成多个分片Split，每个分片由一个Map任务处理，这样可并行处理海量数据。 Map输出分区的数量取决于Reduce任务的数量。 每个Map任务的每个分区都要经过Shuffle处理（对Map的输出进行排序、合并，生成<key, value-lis 阅读全文

摘要：一、分布式并行编程 谷歌公司最先提出了分布式并行编程模型MapReduce，Hadoop MapReduce是它的开源实现，后者比前者使用门槛低很多 。 传统并行计算框架：如MPI(Message Passing Interface，消息传递接口)。 MPI是一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机 阅读全文

摘要：MapReduce体系结构主要由四个部分组成，分别是：Client、JobTracker、TaskTracker以及Task Client：客户端，用于提交作业 JobTracker：作业跟踪器，负责作业调度，作业执行，作业失败后恢复 TaskScheduler：任务调度器，负责任务调度 TaskT 阅读全文