hadoop笔记之MapReduce的运行流程

MapReduce的运行流程

MapReduce的运行流程

基本概念：

• Job&Task：要完成一个作业(Job)，就要分成很多个Task，Task又分为MapTask和ReduceTask
• JobTracker
• TaskTracker

Hadoop MapReduce体系结构

JobTracker的角色

1. 作业调度
2. 分配任务、监控任务执行进度
3. 监控TaskTracker的状态

TaskTracker的角色

1. 执行任务
2. 汇报任务状态

MapReduce作业执行过程

MapReduce的容错机制

1. 重复执行
   
   出错有可能是硬件的问题，也有可能是数据的问题，首先会进行重复执行，如果重复执行了4次还是错误，那么就放弃

2. 推测执行
   
   Map端都算完之后，可能会出现某个节点算得特别慢的情况。这个时候JobTracker可能会认为该节点算得特别慢可能是出现了问题，那么这个时候就会增加一台TaskTracker执行，两个节点谁先算完，就把另一个的任务计算丢弃