HADOOP - QUICK GUIDE-[3]-Mapreduce

原文
https://www.tutorialspoint.com/hadoop/hadoop_quick_guide.htm

利用MapReduce框架（framework）得到可靠的manner在大规模集群中运行我们写的application来处理大数据量数据。

What is MapReduce?

MapReduce是基于java的分布式计算编程model和处理技术。包含2个重要的tasks：Map和Reduce。首先，Map将一个数据集转换为另一个数据集，每个elements分解成tuples。然后，reduce task将map的输出作为输入，合并（combines）这些tuples为更小的tuples集合。

The Algorithm

• 一般MapReduce范式以计算发送到数据存储节点为基础
• MapReduce分为3个执行阶段：map stage，shuffle stage，reduce stage。
  
  • Map stage:输入文件一行行传至mapper function，mapper 处理数据，建立一些更小的数据块(chunks).
  • Reduce stage: 包括shuffle stage和reduce stage。Reducer的来自mapper的数据，产生新的数据集输出，这些数据将在HDFS中排序存储。
• Mapreduce job执行期间，Hadoop 将Map和Reduce tasks分发到集群应用servers中。
• Mapreduce framework负责管理数据处理过程中所有细节，如issuing tasks，验证task完成，集群不同节点间的数据拷贝
• 大多数的计算以数据就近原则
• 所有tasks执行完后，集群collects、 reduces结果合并发送给Hadoop server

Inputs and Outputs (Java Perspective)

MapReduce framework 操作\

Terminology

• PayLoad: Applications实现Map和Reduce functions，形成job的核心。
• Mapper：Mapper将input key/value pairs 映射为中间ey/value pair.
• NamedNode：管理HDFS
• DataNode：提供数据
• MasterNode: JobTracker运行在该节点，接收来自client的job
• SlaveNode: Map and Reduce program runs
• JobTracker: Schedules job，跟踪分发jobs到Task tracker.
• Task Tracker: Tracks task,向 JobTracker reports status.
• Job：A program is an execution of a Mapper and Reducer across a dataset.
• Task：An execution of a Mapper or a Reducer on a slice of data.
• Task Attempt - A particular instance of an attempt to execute a task on a SlaveNode.

待续。。。