Hadoop的MapReduce任务执行过程可以分为以下几个主要步骤：
1. 任务提交
- 用户通过Hadoop命令行工具或API提交MapReduce作业。
- 作业被分解成多个任务，包括Map任务和Reduce任务。
2. 任务分配
- ResourceManager（在YARN架构中）负责接收作业并分配资源。
- ResourceManager将作业分配给一个或多个NodeManager。
- NodeManager在本地节点上启动Container来运行任务。
3. Map阶段
- 输入分片（Input Split）：Hadoop将输入数据分割成多个逻辑上的分片，每个分片对应一个Map任务。
- Map任务执行：
- 每个Map任务读取对应的分片数据。
- 对数据进行解析和处理，生成中间键值对（key-value pairs）。
- 中间结果被写入本地磁盘，并可能进行分区以便后续Reduce阶段的处理。
4. Shuffle和Sort阶段
- Shuffle：Map任务的输出会被发送到Reduce任务所在的节点。这个过程涉及数据的重新分布和排序。
- Sort：在Reduce任务开始之前，所有Map任务的输出会根据键进行全局排序。
5. Reduce阶段
- Reduce任务执行：
- 每个Reduce任务接收来自不同Map任务的、具有相同键的中间数据。
- 对这些数据进行聚合和处理，生成最终的输出结果。
- 最终结果被写入HDFS或其他存储系统。
6. 任务完成和清理
- 当所有Map和Reduce任务都成功完成后，ResourceManager会标记作业为完成。
- NodeManager清理不再需要的临时文件和资源。
- 用户可以通过Hadoop命令行工具或API查询作业的状态和结果。
7. 错误处理
- 如果在执行过程中出现错误，ResourceManager会尝试重新调度失败的任务。
- 可以配置重试次数和失败阈值来控制错误处理的策略。
关键组件
- JobTracker（在旧版Hadoop中）/ ResourceManager（在YARN中）：负责作业的调度和管理。
- TaskTracker（在旧版Hadoop中）/ NodeManager（在YARN中）：在各个节点上运行具体的任务。
- HDFS：提供分布式文件存储，用于存储输入数据和最终输出结果。
- YARN（可选）：提供资源管理和作业调度功能，使得MapReduce可以与其他计算框架（如Spark）共存。
注意事项
- MapReduce模型适用于批处理大规模数据集，但对于实时数据处理需求可能不够高效。
- 在实际应用中，可能需要根据具体场景调整MapReduce作业的配置参数，以优化性能。
通过以上步骤，Hadoop的MapReduce能够高效地处理和分析海量数据。
