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MapReduce架构
资料介绍
一、MapReduce定义与核心思想
MapReduce是一种分布式计算模型,由Google公司提出,旨在处理大规模数据集的并行运算。其核心思想借鉴自函数式编程中的Map和Reduce函数,通过"分而治之"的策略将复杂任务分解为可并行处理的子任务,最终汇总结果。该架构适用于海量数据(TB级及以上)的离线批处理场景,具有高容错性、可扩展性和简单易用的特点。
二、MapReduce架构组成
2.1 核心组件
· 客户端(Client):提交MapReduce作业,负责定义Map函数、Reduce函数及作业配置(如输入输出路径、分片大小等)。
· 资源管理器(ResourceManager):集群资源调度中心,负责分配计算资源(CPU、内存)并监控节点状态,对应Hadoop YARN中的ResourceManager。
· 节点管理器(NodeManager):运行在每个工作节点上,管理本节点的资源使用,启动和监控Container(任务运行环境)。
· 应用管理器(ApplicationMaster):每个作业的管理者,负责申请资源、协调任务执行及容错处理,对应MapReduce中的JobTracker(旧版)或YARN中的ApplicationMaster。
· 任务执行器(TaskExecutor):运行Map任务和Reduce任务的工作进程,处理具体数据分片。
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| MapReduce架构.docx | 17K |
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