MapReduce工作機制相關知識點有哪些

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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

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！這里是創新互聯網站，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！

當前名稱：MapReduce工作機制相關知識點有哪些
文章來源：http://m.kartarina.com/article16/pihhgg.html

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