hadoop任务执行流程主要包括以下几个步骤:
提交作业:用户在客户端机器上使用Hadoop提供的命令行工具或API,构建任务的执行环境并将任务提交到YARN(Hadoop的资源管理器)。
资源申请:YARN收到任务提交请求后,会根据任务所需资源(如内存、CPU等)向集群中的节点申请资源。
任务启动:一旦资源分配完成,YARN会将任务的启动命令发送给相应的节点。在节点上,NodeManager负责启动任务容器,并且监控任务的执行状态。
执行Map任务:任务容器启动后,其中的应用程序会加载任务所需的代码和数据,并开始执行Map阶段的计算。Map任务负责将输入数据转换为中间键值对。
执行Reduce任务:Map任务完成后,Reduce任务开始执行。Reduce任务负责将Map任务的输出进行合并和聚合,生成最终结果。
本文档主要讲述的是多线程技术在iOS开发中的使用;所谓进程对应的是一个应用程序,负责开辟内存空间供应用程序使用,但是进程不能执行任务(指令)。一个进程至少包含一条线程,线程是程序的执行流。 iOS程序启动时,在创建一个进程的同时, 会开始运行一个线程,该线程被称为主线程;希望本文档会给有需要的朋友带来帮助;感兴趣的朋友可以过来看看
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输出结果:Reduce任务完成后,任务的结果会被写入指定的输出路径中,供后续使用和分析。
后续处理:任务执行完成后,需要进行一些后续处理工作,如输出数据检查、资源释放、日志和监控等,以确保任务的完整性和数据的可用性。
以上就是Debian Hadoop任务的基本执行流程。需要注意的是,Hadoop的版本不同,具体的执行流程和配置可能会有所不同。
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