MapReduce框架由什么组成

avatar
作者
猴君
阅读量:0

MapReduce框架由以下组件组成:

  1. Map函数(映射函数):将输入数据分割成小的数据块,并对每个数据块应用映射函数,生成一系列键-值对。

  2. Reduce函数(归约函数):将映射函数生成的键-值对进行归约操作,得到最终的结果。

  3. 分布式文件系统(HDFS):用于存储输入数据和输出结果。

  4. JobTracker(作业跟踪器):负责管理整个作业的执行。它负责分配任务给可用的节点,并跟踪任务的执行状态。

  5. TaskTracker(任务跟踪器):负责执行具体的任务。它接收来自JobTracker的任务分配,执行任务并向JobTracker报告任务执行状态。

  6. Master节点:负责管理整个MapReduce作业的执行流程,包括任务的调度和监控。

  7. Worker节点:负责执行具体的Mapper和Reducer任务。

  8. Shuffle过程:在Map阶段结束后,将Mapper的输出结果按照键进行排序,并将相同键的结果分发给同一个Reducer。

  9. Combiner函数:可选的中间归约函数,用于在Map阶段的输出结果进行局部归约,以减少数据传输量。

  10. Partitioner函数:将Mapper的输出结果根据键的哈希值分发给对应的Reducer。

以上组件共同构成了MapReduce框架,实现了并行处理大规模数据集的能力。

广告一刻

为您即时展示最新活动产品广告消息,让您随时掌握产品活动新动态!