類吧。
關於上面我抽象出來的這個map任務執行框架，還需要補充的是，在map任務對應的上下文執行環境context中有個任務報告器taskreporter，它被用來不斷的向這個map任務的tasktracker報告任務的執行進度(這個精度只是乙個估計值，不一定很準確)。另外，有人可能會問這個map任務的輸入檔案和結果輸出檔案的有關資訊context是如何獲悉的？其實，map任務的輸入檔案檔案儲存在inputsplit中，這個inputsplit儲存了檔案的路徑、範圍、位置；map任務的輸出檔案資訊是在執行過程中動態生成的，因為map任務的結果輸出實際上就是reduce任務的輸入，它相當於只是全域性作業中的乙個中間過程，所以這個map任務的輸出
結果的儲存對於使用者來說是透明的，而使用者往往也只關心reduce任務的最後彙總結果。
下面再來看看這個框架具體的執行步驟：
本文所介紹的只是抽象的map任務執行框架，至於mapreduce內部是如何具體實現的，我還會在以後進行詳細的闡述。(上文都是本人的一些個人見解，若有不當或錯誤之處盡請指出，以便幫助我學習進步，謝謝！)
hadoop 任務執行優化
1.推測式執行 如果jobtracker 發現有拖後的任務，會再啟動乙個相同的備份任務，然後哪個先執行完就會去kill掉另乙個，因此會在監控頁面上經常能看到正常執行完的作業會有被kill掉的任務。2.推測式執行預設開啟，但如果是 問題，並不能解決問題，而且會使集群更慢，通過在mapred site....
hadoop 控制map任務數詳解
但是通過這種方式設定map的個數，並不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是乙個hadoop的參考數值，最終map的個數，還取決於其他的因素。為了方便介紹，先來看幾個名詞 block size hdfs的檔案塊大小，預設為64m，可以通過引數dfs.block.size設定 to...
Hadoop的MR程式中map的個數
1 map的個數是由輸入所分成的split的個數決定的，有多少個split，就會有多少個map任務。2 split由兩個因素決定 乙個是檔案數量，乙個是檔案大小。一般情況下，hadoop為每乙個檔案或檔案的一部分分配乙個map任務。如果檔案小於要split的size，該檔案就對應乙個map 如果檔案...