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文档简介

MapReduceMapReduceMapReduce是一个分布式运算程序的计算框架，其核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，从而并发运行在一个Hadoop集群上。MapReduce的基本思路是先对庞大的数据集进行划分，将其分解成若干个小的数据集，再将每个（或多个）数据集交由集群中的某个普通计算节点运行，得到一个中间的输出结果。之后，将这些中间的输出结果根据一定的规则进行汇聚，归并出最后的输出结果到HDFS上。MapReduce架构MapReduce2.0采用了主从（MasterSlave）结构，ResourceManager（资源管理器）是Master，NodeManger（节点管理器）是Slave。ResourceManager分为Scheduler（调度器）和ApplicationsManager（应用程序管理器）。Scheduler负责作业的调度并将集群中的资源分配给应用，ApplicationManager负责接收任务。MapReduce2.0架构Container（容器）是YARN中资源的抽象，将操作系统中多维度的资源（如CPU、内存、网络I/O和磁盘I/O等）封装在一起，是YARN中资源的基本单位。客户端提交一个作业（应用程序）到ResourceManager上，ResourceManager先与集群中的NodeManager通信，然后根据集群中NodeManger的资源使用情况，确定运行作业的NodeManager；MapReduce2.0架构MapReduce2.0架构确定了运行的节点后，作业马上向ResourceManger申请资源，资源被封装成Container的形式响应给应用，申请到资源后，ResourceManger马上在NodeManger上启动作业。所有任务运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager发出注销指令，结束整个应用程序的运行。MapReduce的执行流程MapReduce的执行流程下面以一个基于MapReduce的WordCount例子的执行流程来展示MapReduce的执行流程MapReduce的shuffle机制MapReduce的shuffle机制Shuffle是MapReduce框架中Map阶段与Reduce阶段之间数据传递的关键流程，其每个处理步骤都在不同的MapTask和ReduceTask节点上分布式地进行。具体而言，它负责将MapTask输出的结果数据发送给ReduceTask，并在这一过程中，根据Key对数据进行分区和排序。MapReduce的shuffle机制Shuffle的核心机制包括数据分区（Partition）、数据排序（Sort，根据Key进行

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