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更新时间:2022-05-07 GMT+08:00
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MapReduce与其他组件的关系

MapReduce和HDFS的关系

  • HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量的特性,可以部署在价格低廉的硬件上,存储应用程序的数据,适合有超大数据集的应用程序。
  • 而MapReduce是一种编程模型,用于大数据集(大于1TB)的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源,如Local FileSystem、HDFS、数据库等。最常用的是HDFS,可以利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算。同时在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。

MapReduce和YARN的关系

MapReduce是运行在YARN之上的一个批处理的计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现,它由编程模型(新旧编程接口)、运行时环境(由JobTracker和TaskTracker组成)和数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)三部分组成。该框架在扩展性、容错性(JobTracker单点)和多框架支持(仅支持MapReduce一种计算框架)等方面存在不足。MRv2是Hadoop 2.0中的MapReduce实现,它在源码级重用了MRv1的编程模型和数据处理引擎实现,但运行时环境由YARN的ResourceManager和ApplicationMaster组成。其中ResourceManager是一个全新的资源管理系统,而ApplicationMaster则负责MapReduce作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度与容错等工作。

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