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1、 光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌光环大数据光环大数据 http:/如何使用如何使用 Hadoop 分析数据分析数据_光环大数据培训光环大数据培训如何使用如何使用 Hadoop 分析数据分析数据？Hadoop MapReduce 是一个开源的计算框架，运行在其上的应用通常可在拥有几千个节点的集群上并行处理海量数据（可以使 P 级的数据集） 。 MR 作业通常将数据集切分为独立的 chunk，这些 chunk 以并行的方式被 map tasks 处理。MR 框架对 map 的输出进行排序，然后将这些输出作为输入给 reduce tasks 处理。典型的方式是作业的输入和
2、最终输出都存储在分布式文件系统(HDFS)上。 通常部署时计算节点也是存储节点，MR 框架和 HDFS 运行在同一个集群上。这样的配置允许框架在集群的节点上有效的调度任务，当然待分析的数据已经在集群上存在，这也导致了集群内部会产生高聚合带宽现象（通常我们在集群规划部署时就需要注意这样一个特点） 。 MapReduce 框架由一个 Jobracker（通常简称 JT）和数个 TaskTracker（TT）组成（在cdh4 中如果使用了 Jobtracker HA 特性，则会有 2 个 Jobtracer，其中只有一个为 active，另一个作为 standby 处于 inactive 状态） 。
3、JobTracker 负责在所有 tasktracker 上调度任务，监控任务并重新执行失败的任务。所有的 tasktracker 执行 jobtracker 分配过来的任务。应用至少需要制定输入、输出路径，并提供实现了适当接口和(或)抽象类的 map 和reduce 函数。这些路径和函数以及其他的任务参数组成了任务配置对象（job configuration） 。Hadoop 任务客户端提交任务（jar 包或者可执行程序等）和配置对象到 JT。JT 将任务实现和配置对象分发到数个 TT（由 JT 分配） ，调度、监控任务，并向客户端返回状态和检测信息。为什么大家都选择为什么大家都选择光环大数
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