大資料教程（8.3）wordcount程式執行過程的解析

阿新 • • 發佈：2018-11-25

上一篇部落格分享了wordcount的原始碼編寫、原理實現，本節將對wordcount在hadoop內部執行過程進行解析。

執行流程圖如下：

上圖中說明：mr appmaster啟動後，會根據任務分配規則進行任務的啟動，也就是map task和reduce task的啟動都由它來進行協調。當然在啟動map task和reduce task時還有很多判斷條件，如資料片的機器距離、繁忙程度等等。

最後寄語，以上是博主本次文章的全部內容，如果大家覺得博主的文章還不錯，請點贊；如果您對博主其它伺服器大資料技術或者博主本人感興趣，請關注博主部落格，並且歡迎隨時跟博主溝通交流。

上一篇部落格分享了wordcount的原始碼編寫、原理實現，本節將對wordcount在hadoop內部執行過程進行解析。執行流程圖如下：

上一篇部落格分享了mapreduce的程式設計思想，本節博主將帶小夥伴們瞭解wordcount程式的原理和程式碼實現/執行細節。通過本節可以對mapreduce程式有一個大概的認識，其實hadoop中的map、reduce程

前面分享了使用mapreduce做wordcount單詞統計的實現與原理。本篇博主將繼續分享一個移動流量分析的經典案例，來幫助在實際工作中理解和使用hadoop平臺。 &n

前面兩篇部落格介紹了HDFS客戶端讀寫資料流程，本篇博主將帶給小夥伴們namenode和datanode的工作機制的分享。

上一章介紹了hadoop的HDFS檔案系統的原理及API使用。本章博主將繼續對hadoop的mapreduce程式設計框架進行分享。 mapreduce原理篇

上一篇部落格介紹了mapreduce的移動流量分析的實戰案例，本篇將繼續分享mapreduce的並行度原理。一、mapTask並行度的決定機制

上一篇部落格博主分享了mapreduce的並行原理，本篇部落格將繼續分享yarn客戶端提交job的流程和自定義partition程式設計。一、

上一章我們有講到一個mapreduce案例——移動流量排序，如果我們要將最後的輸出結果按總流量大小逆序輸出，該怎麼實現呢？本節博主將分享這個實現的過程。一、分析 &

mapreduce在yarn叢集中流程分析：在windows本地環境的除錯需要先安裝好windows環境，具體請看windows安裝篇；

mapreduce在yarn叢集中流程分析：在windows本地環境的除錯需要先安裝好windows環境，具體請看windows安裝篇；

開發十年，就只剩下這套架構體系了！ >>>

之前的文章已經簡單介紹過mapreduce的運作流程，不過其內部的shuffle過程並未深入講解；本篇部落格將分享shuffle的全過程。

之前的文章已經簡單介紹過mapreduce的運作流程，不過其內部的shuffle過程並未深入講解；本篇部落格將分享shuffle的全過程。

博主上一篇部落格分享了namenode和datanode的工作原理，本章節將繼前面的HDFS的java客戶端簡單API後深度講述HDFS流處理API。 &nb

博主上一篇部落格分享了hadoop客戶端java API的使用，本章節帶領小夥伴們一起來體驗下hadoop的內建rpc框架。首先，由於hadoop的內建rpc框架的設計目的是為了內部的元件提供

上一篇部落格分享了mapreduce在yarn上的執行流程，本篇博主將分享 1.如何使用:jar -jar的方式執行mr程式、2.如何在本地提交mapreduce程式到叢集上去執行；

上一篇部落格講解了使用jar -jar的方式來執行提交MR程式，以及通過修改YarnRunner的原始碼來實現MR的windows開發環境提交到叢集的方式。本篇博主將分享sql中常見的join操作。 &nbs

上一篇文章講了mapreduce配合實現join，本節博主將講述在map端的join實現；一、需求 &n

上一節介紹了Flume如何將資料收集到hdfs檔案系統上

開發十年，就只剩下這套架構體系了！ >>>