tracker内存不够 mapreduce的计算框架分为哪三个?
mapreduce的计算框架分为哪三个?
mapreduce的计算框架分为以下三个部分:映射器、还原器和驱动程序。
映射阶段
用户定义的映射器应该继承它自己的父类。
Mapper的输入数据是KV对的形式(KV的类型可以定制)。
Mapper中的业务逻辑是用map()方法编写的。
Mapper的输出数据是KV对的形式(KV的类型可以定制)。
对每个k,v调用一次map()方法(maptask进程)
减速级
用户定义的Reducer应该继承自己的父类。
Reducer的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型,也是KV。
reduce的业务逻辑是用reduce()方法编写的。
Reducetask进程为每组K和具有相同K的V调用一次reduc
风行播放视频异常,没图像,有声音。怎么办?
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mapreduce的计算框架为哪三个部分?
MapReduce由四部分组成,即客户端、JobTracker、TaskTracker和Task。
1.客户端客户端
每个作业都将在客户端通过Clien。T类将应用和配置信息打包成Jar文件上传到HDFS,并将路径提交给JobTracker的主服务。然后master创建每个任务(即MapTask和ReduceTask)并将它们分发给各个TaskTracker服务来执行。
2.工作追踪
JobTracker负责资源监控和作业调度。JobTracker监控所有TaskTracker和作业的健康状态,一旦发现故障,将相应的任务转移到其他节点;同时,JobTracker会跟踪任务执行的进度、资源使用情况等信息,并将这些信息告诉任务调度器,调度器会在资源空闲时选择合适的任务来使用这些资源。在Hadoop中,任务调度器是一个可的模块,可以根据自己的需求来设计相应的调度器。
3任务
TaskTracker是运行在多个节点上的从属服务。TaskTracker主动与JobTracker通信(类似于DataNode和NameNode,都是通过heartbeat实现的),定期向JobTracker报告本节点上的资源使用情况和任务运行进度,同时执行JobTracker发送的命令,进行相应的操作(如启动新任务、杀死任务等。).TaskTracker使用#34slot#34来平均分配该节点上的资源。#34slot#34代表计算资源(cpu、内存等。).一个任务在得到一个槽之前是没有机会运行的,而Hadoop scheduler的作用就是把每个TaskTracker上的空闲槽分配给任务。Slot分为两种:MapSlot和ReduceSlot,分别为MapTask和ReduceTask提供。TaskTracker通过槽的数量(可配置参数)来限制任务的并发性。
4任务:
任务分为MapTask和ReduceTask,两者都是由TaskTracker启动的。HDFS以固定大小的块作为基本单元来存储数据,而对于MapReduce,其处理单元是拆分的。Split是一个逻辑概念,只包含一些元数据信息,比如数据起始位置、数据长度、数据节点等等。它的划分方法完全由用户决定。但是需要注意的是,拆分的数量决定了maptask的数量,因为每个拆分只会交给一个map task。
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