MapReduce学习（五）：MapReduce的执行过程及代码实战

1. MapReduce执行过程简介

MapReduce执行过程可从两个维度理解：

第一个维度：从mapreduce的作业执行过程维度理解。

第二个维度：从map，shuffle，reduce等三个mapreduce的核心任的维度理解

2. mapreduce的作业执行过程维度

3. mapreduce的作业执行过程介绍

（1）MR过程中核心角色介绍：

1）JobTracker: 负责接收用户提交的作业，负责启动，跟踪任务，:初始化作业，分配作业协调监控整个作业

2）JobClient::用户作业与JobTracker交互的主要接口，负责提交作业，负责启动，跟踪任务的执行，访问任务状态和日志

3）TaskTracker:定期与JobTracker通信，执行Map和Reduce任务

4）HDFS:保存作业的数据，配置，jar包，结果

（2）流程分析：

4. mapreduce的map、shuffle、reduce任务维度图

5. mapreduce的map、shuffle、reduce过程介绍

6. MapReduce典型案例的编写步骤：

第一步：编写代码类：WordCount（见后边的代码实例）

第二步：编译并打成jar包

第三步：上传到hadoop所在机器文件夹下。比如：放在hadoop的根目录的code文件夹下。(code是自己创建的)

第四步：在hadoop上创建输入文件夹和文件，

创建文件夹：/user/root/input. 核心命令是：hadoop fs –mkdir <文件夹>

将linux本地的文件挪动到hadoop的上述文件夹下。核心命令是：hadoop fs -put <local file > < hdfs file >

文件名师test.txt 里边的内容是：

dfdfadgdgag

Aadads

fudflcl

Fudflcl

fuck

第五步：在hadoop的bin目录下，执行以下命令：

hadoop jar ../code/hadoopst.jar com/gongyunit/hadoop/hdfsst/WordCount

7. MapReduce的典型代码实例：个数统计