hadoop的mapreduce任務執行流程可以概括為以下主要環節：
1. 任務提交
2. 任務分配
- ResourceManager（在yarn架構下）接收任務并分配所需的資源。
- ResourceManager將任務指派給一個或多個NodeManager。
- NodeManager會在本地節點上啟動Container來運行具體的任務。
3. Map階段
- 數據分片：Hadoop會把輸入數據劃分成若干邏輯分片，每個分片對應一個Map任務。
- Map任務執行：
- 每個Map任務讀取其對應的分片數據。
- 數據經過解析與處理后，生成中間的鍵值對。
- 中間結果被保存到本地磁盤，并可能依據規則進行分區，便于后續Reduce階段使用。
4. Shuffle和sort階段
- 數據混洗：Map任務的輸出會傳輸至Reduce任務所在的節點。此過程包含數據的重新分布及排序操作。
- 數據排序：在Reduce任務開始前，所有Map任務的輸出會按照鍵進行全局排序。
5. Reduce階段
- Reduce任務執行：
- 每個Reduce任務接收來自不同Map任務的、具有相同鍵的中間數據。
- 這些數據被聚合和處理，最終生成輸出結果。
- 輸出結果會被寫入hdfs或其他存儲系統。
6. 任務完成與清理
- 當所有Map和Reduce任務均順利完成時，ResourceManager會記錄作業已完成狀態。
- NodeManager會移除不再使用的臨時文件及相關資源。
- 用戶可通過Hadoop命令行工具或編程接口查詢任務的狀態和結果。
7. 錯誤處理
- 若執行期間發生錯誤，ResourceManager會嘗試重新安排失敗的任務。
- 可以設定重試次數和失敗閾值來管理錯誤處理策略。
核心組件
- JobTracker（舊版Hadoop）/ ResourceManager（YARN）：負責任務的調度與管理。
- TaskTracker（舊版Hadoop）/ NodeManager（YARN）：在各節點上運行具體任務。
- HDFS：提供分布式文件存儲服務，用于存儲輸入數據和最終輸出結果。
- YARN（可選）：提供資源管理和任務調度功能，允許MapReduce與其他計算框架（如spark）協同工作。
需要注意的地方
- MapReduce模型適合處理大規模數據集的批量處理任務，但對實時性要求高的應用場景可能表現不佳。
- 實際部署時，需根據具體需求調整MapReduce任務的相關配置參數，以提升整體性能。
借助上述步驟，Hadoop的MapReduce能夠有效地處理和分析大量數據。
