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MapReduce工作机制相关知识点有哪些

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简介本篇内容主要讲解“MapReduce工作机制相关知识点有哪些”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“MapReduce工作机制相关知识

本篇内容主要讲解“MapReduce工作机制相关知识点有哪些”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“MapReduce工作机制相关知识点有哪些”吧!

作业的提交

可以只用一行代码来运行一个MapReduce作业:

    JobClient.runJob(conf)。

作业的调度Hadoop作业调度演进

1、早期版本的Hadoop使用FIFO调度算法来运行作业

早期版本的Hadoop使用一种非常简单的方法来调度用户的作业:

按照作业提交的顺序,使用FIFO(先进先出)调度算法来运行作业。

2、随后,通过设置mapred.job.priority或JobClient的setJobPriority()方法来设置优先级

3、Hadoop的调度器种类

在Hadoop中,MapReduce的调度器可以选择。

1)、默认的调度器是原始的基于队列的FIFO调度器。

2)、Fair Scheduler 公平调度器

3)、Capacity Scheduler

MapReduce的工作机制相关知识点:1、通过调用什么代码运行一个MapReduce作业?

   JobClient.runJob(conf);

2、hadoop运行作业的整个过程图解3、hadoop运行作业的整个过程包含几个独立的实体?它包含以下4个独立的实体:

    1)、客户端:提交MapReduce作业。

    2)、jobtracker:协调作业的运行。

    jobtracker是一个Java应用程序,它的主类是JobTracker。

    3)、tasktracker:运行作业划分后的任务。

    tasktracker是一个Java应用程序,它的主类是TaskTracker。

    4)、分布式文件系统(一般为HDFS)

    用来在其他实体间共享作业文件。

到此,相信大家对“MapReduce工作机制相关知识点有哪些”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!

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