Mapreduce模型概述 个Map- Reduce作业(job)通常会把输入的数据集切分为若干独立 的数据块,由map任务(task)以完全并行的方式处理它们。框架会 对map的输出先进行排序,然后把结果输入给 reduce任务。通常作业 的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和 监控,以及重新执行已经失败的任务。 Map-Reduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上的,即 计算节点和存储节点通常在一起。这种配置允许框架在那些已经存好 数据的节点上高效地调度任务,这可以使整个集群的网络带宽被非常 高效地利用 Map -Reduce框架由单独一个 master Job Tracker,和每个集群节点一个 slave TaskTracker共同组成。这个 master负责调度构成一个作业的 所有任务,这些任务分布在不同的 slave上, master监控它们的执行 ,重新执行已经失败的任务。而 slave仅负责执行由 master指派的任 务 《大数据技术基础》《大数据技术基础》 MapReduce模型概述 • 一个Map-Reduce作业（job）通常会把输入的数据集切分为若干独立 的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会 对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务。通常作业 的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和 监控，以及重新执行已经失败的任务。 • Map-Reduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上的，即 计算节点和存储节点通常在一起。这种配置允许框架在那些已经存好 数据的节点上高效地调度任务，这可以使整个集群的网络带宽被非常 高效地利用。 • Map-Reduce框架由单独一个master JobTracker和每个集群节点一个 slave TaskTracker共同组成。这个master负责调度构成一个作业的 所有任务，这些任务分布在不同的slave上，master监控它们的执行 ，重新执行已经失败的任务。而slave仅负责执行由master指派的任 务