2.MR基础_工作原理

一.MapReduce运行机制

• Client：提交MapReduce作业
• ResourceManager：负责集群资源的统一管理和调度
• NodeManager：它主要负责自己本身节点的资源管理和使用，以及定时向RM汇报本节点的资源使用情况
• ApplicationMaster：主要负责应用程序的管理
• HDFS：在其他角色间共享数据文件

二.MapReduce框架

MapReduce作业通常将输入数据集拆分为独立的块，这些块由map任务并行处理。框架对map的输出进行排序，然后输入到reduce任务。通常，作业的输入和输出都存储在文件系统中。该框架负责调度任务，监视它们并重新执行失败的任务。通常，计算节点和存储节点是相同的，即MapReduce框架和Hadoop分布式文件系统在同一组节点上运行。此配置允许框架有效地在已存在数据的节点上调度任务，从而在集群中产生非常高的聚合带宽。

1.MapReduce输入输出

MapReduce框架将输入作为一组并生成一组作为输出。key和value可以是不同的数据类型。该key和value的类必须由框架序列化，因此需要实现Writable接口。此外，key类必须实现WritableComparable接口以便于按框架进行排序。MapReduce作业的输入和输出类型：

input --> map --> --> combine --> --> reduce --> output

2.MapReduce的处理流程

以WordCount为例：

• MapReduce Job先将数据集进行切片，之后每个片分发给一个Mapper Task执行。
• 在Mapper Task执行过程中，根据Partition规则进行分区，然后在分区内排序。
• 之后，将多个Mapper Task中相同Partition的数据Copy到同一个Reducer所在的节点上，进行合并和排序。
• 最后，在Reducer Task中统计出单词的词频，并输出到输出文件中。