MapReduce执行机制之Map和Reduce源码分析
1、Mapper 类 * Maps input key/value pairs to a set of intermediate key/value pairs. * * <p>Maps are the individual tasks which transform input records into a * intermediate records. The tr...
Hadoop之MapReduce04【客户端源码分析】
本文是基于hadoop2.6.5的源码分析。客户端源码分析启动的客户端代码public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建配置文件对象 Configuration conf = new Configuration(true); // 获取Job对象 Job job = Job.getInst...
MapReduce中map并行度优化及源码分析
mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定，而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为：将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个split），然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理。 FileInputFormat切片机制 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/.....
MapReduce框架Mapper和Reducer类源码分析
一：Mapper类 在Hadoop的mapper类中，有4个主要的函数，分别是：setup，cleanup，map，run。代码如下： protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { // NOTHING } protected void map(KEYIN key, VAL...
MapReduce源码分析之InputFormat
InputFormat描述了一个Map-Reduce作业中的输入规范。Map-Reduce框架依靠作业的InputFormat实现以下内容： 1、校验作业的输入规范； 2、分割输入文件（可能为多个），生成逻辑输入分片Inp...
MapReduce源码分析之JobSubmitter（一）
JobSubmitter，顾名思义，它是MapReduce中作业提交者，而实际上JobSubmitter除了构造方法外，对外提供的唯一一个非private成员变量或方法就是submitJobInternal()方法，它是提交Job的内部方法，实现了提交Job的所有业务逻辑。本文，我们将深入研究MapReduce中用于提交Job的组件...
MapReduce源码分析之新API作业提交（二）：连接集群
MapReduce作业提交时连接集群是通过Job的connect()方法实现的，它实际上是构造集群Cluster实例cluster，代码如下： private synchronized void connect() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFou...
MapReduce源码分析之JobSplitWriter
JobSplitWriter被作业客户端用于写分片相关文件，包括分片数据文件job.split和分片元数据信息文件job.splitmetainfo。它有两个静态成员变量，如下： // 分片版本，当前默认为1 private static final int splitVersion = JobSplit.META_SPLIT_VE...
Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程（二）
本文继《Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程（一）》，接着讲述MapReduce作业在MRAppMaster上处理总流程，继上篇讲到作业初始化之后的作业启动，关于作业初始化主体流程的详细介绍，请参见《Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业初始化解析》一文。 &nbs...
Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程（一）
我们知道，如果想要在Yarn上运行MapReduce作业，仅需实现一个ApplicationMaster组件即可，而MRAppMaster正是MapReduce在Yarn上ApplicationMaster的实现，由其控制MR作业在Yarn上的执行。如此，随之而来的一个问题就是，MRAppMaster是如何控制MapReduce作业在Yarn...
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