小编给大家分享一下Hadoop中的MapReduce是什么，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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        在MapReduce中，它也是主从结构，主节点：JobTracker，从节点：TaskTracker。主节点只有一个从节点有很多个，主节点在主机上，从节点分布到其他机器上。

        JobTracker：

                    作用：

                            1、负责接收用户提交的作业；

                            2、负责把计算任务分给TaskTracker执行；

                            3、监控TaskTracker的执行情况；

        TaskTracker：

                    作用：

                            1、执行JobTracker分配的计算任务；

            JobClient：

                   概念：是用户作业与JobTracker交互的主要接口。

                     作用：

                            1、负责提交作业，负责启动；

                            2、跟踪任务执行；

                            3、访问任务状态和日志等；

Hadoop中基于RPC的通信协议

                    1、JobSubmissionProtocol：是JobClient与JobTracker通信的接口。

                                执行过程：TaskTracker每隔一段时间向JobTracker发送hearbeat(心跳机制)提交当前TaskTracker所在机

                                器的内存，CPU，磁盘等状态信息，是否可以接收新任务等信息；JobTracker接收到hearbeat

                                给TaskTracker返回需要所做的job或task操作，是否开启新的任务。TaskTracker可以从取

                                得JobTracker取得当前文件系统路径，需要执行Job的Jar文件路径等.

                           2、InterTrackerProtocol：是TaskTracker与JobTracker通信的接口。

                                作用：主要用来提交，执行Job和取得当前Job状态；JobClient可以通过此协议提交Job(submitJob),

                                          取得当前Job的参数，状态，Counter，Task状态，文件系统路径，jar文件路径，所有Job的状

                                          态，还有Job队列的信息，此外JobClient还可以提交KillJob和设定Job优先级等任务到                                                          JobTracker。

MapReduce中驱动默认设置：

InputFormat	TextInputFormat
MapperClass	IdentityMapper
MapOutputKeyClass	LongWritable
MapOutputValueClass	Text
PartitionerClass	HashPartitioner
ReduceClass	IdentityReduce
OutputKeyClass	LongWritable
OutputValueClass	Text
OutputFormatClass	TextOutputFormat

MapReduce中常见的算法

                                1、单词计数

                                2、数据去重

                                3、排序

                                4、Top k

                                5、选择

                                6、投影

                                7、分组

                                8、多表连接

                                9、单表关联

MapReduce原理

                        

MapReduce为什么能实现失败检测？

                    正是由于采用了无共享框架，所有MapReduce才能够实现失败检测，这也意味着各个任务之间彼此独立。

MapReduce作业：

                    MapReduce作业(Job)是客户端需要执行的一个工作单元：它包括输入数据，MapReduce程序和配置信息等。

                    注意：在MapReduce中不能处理文件名以_(下划线)开头的文件.

以上是“Hadoop中的MapReduce是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

本文名称：Hadoop中的MapReduce是什么
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