Hadoop的MapReduce任務執行過程可以分為以下幾個主要步驟：
1. 任務提交
- 用戶通過Hadoop命令行工具或API提交MapReduce作業。
- 作業被分解成多個任務，包括Map任務和Reduce任務。
2. 任務分配
- ResourceManager（在YARN架構中）負責接收作業并分配資源。
- ResourceManager將作業分配給一個或多個NodeManager。
- NodeManager在本地節點上啟動Container來運行任務。
3. Map階段
- 輸入分片（Input Split）：Hadoop將輸入數據分割成多個邏輯上的分片，每個分片對應一個Map任務。
- Map任務執行：
- 每個Map任務讀取對應的分片數據。
- 對數據進行解析和處理，生成中間鍵值對（key-value pairs）。
- 中間結果被寫入本地磁盤，并可能進行分區以便后續Reduce階段的處理。
4. Shuffle和Sort階段
- Shuffle：Map任務的輸出會被發送到Reduce任務所在的節點。這個過程涉及數據的重新分布和排序。
- Sort：在Reduce任務開始之前，所有Map任務的輸出會根據鍵進行全局排序。
5. Reduce階段
- Reduce任務執行：
- 每個Reduce任務接收來自不同Map任務的、具有相同鍵的中間數據。
- 對這些數據進行聚合和處理，生成最終的輸出結果。
- 最終結果被寫入HDFS或其他存儲系統。
6. 任務完成和清理
- 當所有Map和Reduce任務都成功完成后，ResourceManager會標記作業為完成。
- NodeManager清理不再需要的臨時文件和資源。
- 用戶可以通過Hadoop命令行工具或API查詢作業的狀態和結果。
7. 錯誤處理
- 如果在執行過程中出現錯誤，ResourceManager會嘗試重新調度失敗的任務。
- 可以配置重試次數和失敗閾值來控制錯誤處理的策略。
關鍵組件
- JobTracker（在舊版Hadoop中）/ ResourceManager（在YARN中）：負責作業的調度和管理。
- TaskTracker（在舊版Hadoop中）/ NodeManager（在YARN中）：在各個節點上運行具體的任務。
- HDFS：提供分布式文件存儲，用于存儲輸入數據和最終輸出結果。
- YARN（可選）：提供資源管理和作業調度功能，使得MapReduce可以與其他計算框架（如Spark）共存。
注意事項
- MapReduce模型適用于批處理大規模數據集，但對于實時數據處理需求可能不夠高效。
- 在實際應用中，可能需要根據具體場景調整MapReduce作業的配置參數，以優化性能。
通過以上步驟，Hadoop的MapReduce能夠高效地處理和分析海量數據。
