mapreduce体系结构及各组件功能

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它由Google在2004年提出，主要用于处理大数据。MapReduce体系结构主要包括以下几个组件：

1. Job Tracker（作业跟踪器）：

负责管理整个MapReduce作业的生命周期。

分配任务给多个Task Tracker。

监控任务执行情况，如进度、状态等。

如果某个任务失败，Job Tracker会重新分配该任务。

2. Task Tracker（任务跟踪器）：

运行在集群中的每个节点上。

接收Job Tracker分配的任务。

执行任务，如Map或Reduce任务。

向Job Tracker报告任务执行状态。

3. Map Task（映射任务）：

对输入数据进行处理，将数据映射成键值对。

输出中间键值对。

4. Shuffle & Sort（洗牌与排序）：

将Map Task输出的中间键值对进行排序和分组。

将相同键的值合并在一起，以便Reduce Task处理。

5. Reduce Task（归约任务）：

对Map Task输出的中间键值对进行处理。

6. Input Splitter（输入拆分器）：

将输入数据拆分成多个数据块，每个数据块分配给一个Map Task处理。

7. Output Collector（输出收集器）：

收集Reduce Task的输出，并存储到指定的输出路径。

8. Job History Server（作业历史服务器）：

记录作业的执行历史，包括作业的执行时间、状态、资源使用情况等。

9. Hadoop Distributed File System (HDFS)（Hadoop分布式文件系统）：

存储MapReduce作业的输入数据和输出数据。

提供高吞吐量和高可靠性。

各组件功能总结如下：

Job Tracker：负责作业调度、任务分配和监控。

Task Tracker：负责执行任务和向Job Tracker报告任务状态。

Map Task：将输入数据映射成键值对。

Shuffle & Sort：对中间键值对进行排序和分组。

Input Splitter：将输入数据拆分成多个数据块。

Output Collector：收集Reduce Task的输出。

Job History Server：记录作业执行历史。

HDFS：存储输入和输出数据。

MapReduce通过将大数据集分解成多个小任务并行处理，从而提高了处理效率。