本篇内容主要讲解“MapReduce工作机制相关知识点有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“MapReduce工作机制相关知识点有哪些”吧!

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作业的提交

可以只用一行代码来运行一个MapReduce作业：

    JobClient.runJob(conf)。

作业的调度

Hadoop作业调度演进

1、早期版本的Hadoop使用FIFO调度算法来运行作业

早期版本的Hadoop使用一种非常简单的方法来调度用户的作业：

按照作业提交的顺序，使用FIFO（先进先出）调度算法来运行作业。

2、随后，通过设置mapred.job.priority或JobClient的setJobPriority（）方法来设置优先级

3、Hadoop的调度器种类

在Hadoop中，MapReduce的调度器可以选择。

1）、默认的调度器是原始的基于队列的FIFO调度器。

2）、Fair Scheduler 公平调度器

3）、Capacity Scheduler

MapReduce的工作机制相关知识点：

1、通过调用什么代码运行一个MapReduce作业？

   JobClient.runJob(conf);

2、hadoop运行作业的整个过程图解

3、hadoop运行作业的整个过程包含几个独立的实体？

它包含以下4个独立的实体：

    1）、客户端：提交MapReduce作业。

    2）、jobtracker：协调作业的运行。

    jobtracker是一个Java应用程序，它的主类是JobTracker。

    3）、tasktracker：运行作业划分后的任务。

    tasktracker是一个Java应用程序，它的主类是TaskTracker。

    4）、分布式文件系统（一般为HDFS）

    用来在其他实体间共享作业文件。

到此，相信大家对“MapReduce工作机制相关知识点有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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