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MapReduce工作機制相關知識點有哪些

發布時間:2021-12-30 14:10:17 來源:億速云 閱讀:210 作者:iii 欄目:云計算

本篇內容主要講解“MapReduce工作機制相關知識點有哪些”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“MapReduce工作機制相關知識點有哪些”吧!

作業的提交

可以只用一行代碼來運行一個MapReduce作業:

    JobClient.runJob(conf)。

作業的調度

Hadoop作業調度演進

1、早期版本的Hadoop使用FIFO調度算法來運行作業

早期版本的Hadoop使用一種非常簡單的方法來調度用戶的作業:

按照作業提交的順序,使用FIFO(先進先出)調度算法來運行作業。

2、隨后,通過設置mapred.job.priority或JobClient的setJobPriority()方法來設置優先級

3、Hadoop的調度器種類

在Hadoop中,MapReduce的調度器可以選擇。

1)、默認的調度器是原始的基于隊列的FIFO調度器。

2)、Fair Scheduler 公平調度器

3)、Capacity Scheduler

MapReduce的工作機制相關知識點:

1、通過調用什么代碼運行一個MapReduce作業?

   JobClient.runJob(conf);

2、hadoop運行作業的整個過程圖解

MapReduce工作機制相關知識點有哪些

3、hadoop運行作業的整個過程包含幾個獨立的實體?

它包含以下4個獨立的實體:

    1)、客戶端:提交MapReduce作業。

    2)、jobtracker:協調作業的運行。

    jobtracker是一個Java應用程序,它的主類是JobTracker。

    3)、tasktracker:運行作業劃分后的任務。

    tasktracker是一個Java應用程序,它的主類是TaskTracker。

    4)、分布式文件系統(一般為HDFS)

    用來在其他實體間共享作業文件。

到此,相信大家對“MapReduce工作機制相關知識點有哪些”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!

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