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文档简介
MapReduce运行模式Hadoop1.x运行模式Hadoop2.x运行模式目录Hadoop1.x运行模式01JobTracker/TaskTracker模式JobTracker负责根据作业优先级和资源可用性，合理调度作业，确保作业按照一定的顺序和时机进行执行，以提高整体的处理效率和资源利用率。作业调度JobTracker实时监控作业进展，跟踪TaskTracker的状态和资源使用情况，并在任务分配后进行管理，确保任务按照预期执行并反馈结果。监控任务分配和管理JobTracker的角色和功能执行Map和Reduce任务TaskTracker是Hadoop集群中负责实际执行Map和Reduce任务的节点。它从JobTracker接收任务指令，并利用本地资源（如CPU、内存）来执行任务。向JobTracker报告任务状态每个TaskTracker定期向JobTracker报告其执行的任务的状态和进度。这有助于JobTracker监控作业的整体进展，并在需要时进行资源调度和优化。TaskTracker的角色和功能任务执行与结果收集TaskTracker收到任务后，开始执行Map或Reduce任务，并在任务完成后将结果存储在本地磁盘上。JobTracker负责收集所有TaskTracker上的结果，并进行合并和输出。作业提交应用程序开发者将MapReduce作业提交到Hadoop集群中，包括配置信息、输入数据和程序代码等。作业提交后，由JobTracker进行进一步处理。任务分配JobTracker根据作业要求和集群状态，将Map和Reduce任务分配给可用的TaskTracker执行。任务分配时考虑数据本地性和任务本地性，以优化资源利用和减少数据传输延迟。运行流程Hadoop2.x运行模式02YARN架构与组件Hadoop2.x引入了YARN作为资源调度和管理框架，由全局的ResourceManager和每个节点的NodeManager构成。ApplicationMaster应用程序需要提交一个ApplicationMaster来管理应用程序的运行，它负责与ResourceManager和
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