《交通大数据处理与分析》 MapReduce的运行机制
mapreduce数据处理原理
MapReduce数据处理原理1. 概述MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，由Google首先提出并应用于分布式计算中。
它通过将大规模数据集划分为小的子集，并在多个计算节点上同时进行处理，从而实现高效的数据处理。
MapReduce的核心思想是将复杂的数据处理任务分解成简单的、可并行执行的任务。
2. 基本原理MapReduce模型基于两个基本操作：Map和Reduce。
下面将详细介绍这两个操作以及它们在数据处理中的作用。
2.1 Map操作Map操作是将输入数据集中的每个元素进行转换，并生成一个键值对集合作为输出。
具体来说，Map操作接受一个键值对作为输入，经过转换后输出一个新的键值对。
在Map操作中，用户需要自定义一个Map函数，该函数接受输入键值对作为参数，并根据具体需求进行转换操作。
在词频统计任务中，用户可以定义一个Map函数来将输入文本切分成单词，并为每个单词生成一个键值对（单词,1）。
2.2 Reduce操作Reduce操作是将经过Map操作后生成的键值对集合按照键进行分组，并对每个组进行聚合计算。
具体来说，Reduce操作接受一个键和与该键相关联的一组值作为输入，经过聚合计算后输出一个新的键值对。
在Reduce操作中，用户需要自定义一个Reduce函数，该函数接受输入键和与之相关联的值集合作为参数，并根据具体需求进行聚合计算。
在词频统计任务中，用户可以定义一个Reduce函数来对每个单词出现的次数进行累加。
2.3 数据流MapReduce模型通过Map和Reduce操作将数据流划分为三个阶段：输入阶段、中间阶段和输出阶段。
在输入阶段，原始数据集被划分成多个小的数据块，并分配给不同的计算节点进行处理。
每个计算节点上的Map操作并行处理自己分配到的数据块，并生成中间结果。
在中间阶段，所有计算节点上生成的中间结果被按照键进行分组，相同键的结果被发送到同一个Reduce操作所在的计算节点。
mapreduce的工作原理
mapreduce的工作原理
MapReduce 是一种在大型数据集上分布式运行计算的编程模型和算法。
其工作原理主要分为两个步骤：Map 和Reduce。
1. Map 阶段：
Map 阶段是指将输入数据分成若干个小数据块，然后对每个数据块分别应用一个Map 函数，将数据块转换成一个键值对列表。
这个键值对列表中的键是某种描述符，值是包含着这个描述符的数据。
这个Map 函数可以并行运行，也就是可以在不同计算节点上同时运行。
2. Reduce 阶段：
Reduce 阶段是指将Map 阶段产生的若干键值对列表按照键进行排序，并将相同键的值进行聚合。
Reduce 函数通常与Map 函数位于不同的计算节点上，并且对每个不同的键值对列表，Reduce 函数只会在一个节点上执行。
Reduce 函数对键值对进行聚合，并生成一个输出键值对列表，其中输出键的数量通常比输入键的数量少。
整个MapReduce 过程的主要思想是将整个数据集的处理过程拆分成多个小的子过程，并在分布式计算节点中进行并行处理，最后将所有子过程的结果合并
成最终的输出结果。
这样就可以有效地处理大量数据，缩短计算时间和提高计算效率。
《交通大数据处理与分析》 MapReduce概述
分布式并行编程
问题：在MapReduce出现之前，已经有像MPI这样非常成熟的并行计算框架 了，那么为什么Google还需要MapReduce？MapReduce相较于传统的并行 计算框架有什么优势？
集群架构/容错性
硬件/价格/扩展性
编程/学习难度 适用场景
传统并行计算框架
MapReduce
共享式(共享内存/共享存储)，容 非共享式，容错性好 错性差
刀片服务器、高速网、SAN，价 普通PC机，便宜，扩展性
格贵，扩展性差
好
what-how，难
what，简单
实时、细粒度计算、计算密集型 批处理、非实时、数据密 集型
MapReduce模型简介
•MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽 象到了两个函数：Map和Reduce •编程容易，不需要掌握分布式并行编程细节，也可以很容易把自己的 程序运行在分布式系统上，完成海量数据的计算 •MapReduce采用“分而治之”策略，一个存储在分布式文件系统中的 大规模数据集，会被切分成许多独立的分片（split），这些分片可以被 多个Map任务并行处理 •MapReduce设计的一个理念就是“计算向数据靠拢”，而不是“数据 向计算靠拢”，因为，移动数据需要大量的网络传输开销
谢谢
2020.3
交通大数据处理与分析
——MapReduce概述
分布式并行编程
•“摩尔定律”， CPU性能大约每隔18个月翻一番 •从2005年开始摩尔定律逐渐失效 ，需要处理的数据量快速增加，人 们开始借助于分布式并行编程来提高程序性能 •分布式程序运行在大规模计算机集群上，可以并行执行大规模数据处 理任务，从而获得海量的计算能力 •谷歌公司最先提出了分布式并行编程模型MapReduce，Hadoop MapReduce是它的开源实现，后者比前者使用门槛低很多
MapReduce的工作机制演示课件
统计词频的例子
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1.2MapReduce 的用途
在Google，MapReduce用在非常广泛的应用程 序中，如分布grep，分布排序，web访问日志 分析，反向索引构建，文档聚类,机器学习， 基于统计的机器翻译。 值得注意的是，MapReduce实现以后，它被 用来重新生成Google的整个索引。 总来的说MapReduce是用于大规模数据的并 行处理。
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2.2 作业运行机制
任务的分配:
7.TaskTracker定期发送 “心跳”给JobTracker.
“心跳”告知 JobTracker它是否存活， 同时也充当两者之间 的消息通道。
Jobtracker为tasktracker 选择任务之前，必须 先选定任务所在的作 业。
选择map任务时， jobtracker会考虑 tasktracker的网络位置， 选在一个距离其输入 分片最近的tasktracker
4.调用Jobtracker的 submitjob()方法来通 知Jobtracker作业准备
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2.2 作业运行机制
作业的初始化:
5.创建一个表示正在 运行作业的对象—— 封装任务和记录信息， 以便跟踪任务的状态 和进程 6.获取已经计算好的 输入分片信息，为每 一个分片创建一个 map任务（reduce任务 的个数由用户配置）， 将任务放入任务列表
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1.3 MapReduce 作业和任务
MapReduce 作业（ Job ）是指客户端需要执 行的一个工作单元（它包括输入数据、 MapReduce程序和配置信息）。 Hadoop将作业分成若干个小任务（Task）来 执行，其中包括两类任务：map任务和reduce 任务。
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mapreduce的介绍及工作流程
mapreduce的介绍及工作流程MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架。
它可以有效地处理大规模数据集，提供了分布式计算的能力，以及自动化的数据分片、任务调度和容错机制。
本文将介绍MapReduce的基本概念、工作流程以及其在大数据处理中的应用。
一、MapReduce的基本概念MapReduce的基本概念分为两个部分：Map和Reduce。
Map用于对输入数据进行初步处理，将输入数据分解成若干个<key, value>对。
Reduce则对Map的输出进行聚合操作，生成最终的结果。
MapReduce的输入数据通常是一个大型数据集，可以是文件、数据库中的表或者其他形式的数据源。
输入数据被划分为若干个数据块，每个数据块由一个Map任务处理。
Map任务将输入数据块转化为若干个中间结果，每个中间结果都是一个<key, value>对。
Reduce任务负责对Map任务的输出进行进一步处理，将具有相同key的中间结果进行聚合操作，生成最终的结果。
Reduce任务的输出结果通常是一个<key, value>对的集合。
二、MapReduce的工作流程MapReduce的工作流程可以简单概括为以下几个步骤：输入数据的划分、Map任务的执行、中间结果的合并与排序、Reduce任务的执行、最终结果的输出。
1. 输入数据的划分：输入数据被划分成若干个数据块，在分布式环境下，每个数据块都会被分配到不同的节点上进行处理。
数据块的大小通常由系统自动设置，以保证每个Map任务的负载均衡。
2. Map任务的执行：每个Map任务独立地处理一个数据块，将输入数据转化为若干个中间结果。
Map任务可以并行执行，每个任务都在独立的节点上运行。
Map任务的输出中间结果被存储在本地磁盘上。
3. 中间结果的合并与排序：Map任务输出的中间结果需要在Reduce任务执行之前进行合并和排序。
MapReduce概述,原理,执行过程
MapReduce概述,原理,执⾏过程MapReduce概述 MapReduce是⼀种分布式计算模型,运⾏时不会在⼀台机器上运⾏.hadoop是分布式的,它是运⾏在很多的TaskTracker之上的. 在我们的TaskTracker上⾯跑的是Map或者是Reduce Task任务. 通常我们在部署hadoop taskTracker 的时候,我们的TaskTracker同时还是我们的Datanode节点.datanode和tasktracker总是部署在⼀起的. MapReduce执⾏流程: 为什么要有多个datanode: 因为我们的datanode是专门⽤来存储数据的,我们的数据很⼤,在⼀个节点上是存不下的,存不下的情况下,我们就把数据存放在多个节点上. MapReduce:分布式计算模型.把我们的程序代码分到所有的tasktracker节点上去运⾏.只处理当前datanode上的数据,datanode和程序代码都在⼀台机器上处理,避免了⽹络传输.我们的代码拿到tasktracker上去执⾏,我们的tasktracker执⾏的数据来源于datanode,我们的程序就把各个datanode上的数据给处理了. reduce汇总的是这种map的输出,map处理的数据来⾃于datanode,但是map程序处理后的结果不⼀定放在datanode中,可以放到linux磁盘.reduce处理的数据来⾃于各个数据处理节点的linux磁盘.reduce处理完之后的输出放到datanode上.如果有节点空闲,reduce节点就在空闲节点上运⾏,如果都跑程序,就随机⼀个节点跑reducetasktracker处理的任务都是来⾃于datanode,处理数据是并⾏的.map处理完之后结果放到linux磁盘上.r educe程序的处理,是把map处理后linux磁盘上的数据都汇总到reduce节点处理,reduce处理完之后,将结果输出到datanode上. 我们的数据是放在hdfs中,hdfs决定把数据是放在哪个datanode上的,决定的权利不在于我们的处理,⽽是在于hdfs.到底放在哪个datanode 上不需要我们去关⼼. datanode有副本,数据在进⾏存储的时候,是把数据放到多个datanode上. 并⾏处理数据,把我们处理问题的应⽤程序放到各个存放数据的节点上进⾏处理,处理完之后获得的是每⼀个本地的数据,通过redcue把各个本地的数据进⾏汇总起来,就得到⼀个最终的结果.reduce可以有多个. 原来集中式的数据处理⽅式,缺点是海量数据移动到⼀个数据处理节点上,程序运⾏的⼤量时间消耗在⽹络传输上.串⾏,性能不好. 把计算程序放到存储数据的各个节点上并⾏执⾏.map程序计算本地节点的数据,并⾏结束后,会有很多的中间结果,reduce程序是把Map程序运⾏的中间结果汇总到⼀起,作为最终结果.原来的这种处理数据的⽅式,是把应⽤程序放到⼀个地⽅,然后海量的数据不断的往这个应⽤上挪,它的⼤量时间消耗在⽹络传输上还有磁盘的io上.程序处理起来并不复杂,因为数据量太⼤,所以把时间都耗费到这上⾯了. 我们改进⾏⼀下计算⽅法,把我们的⼩程序放到各个的数据节点上,map程序就去处理本机的数据,每⼀个map程序都去处理本机的数据,处理完之后,会得到多个中间结果.map处理本地操作可以节省⽹络传输,在本地就可以把数据处理了.map程序适合于计算的本地化.我们的Reduce程序不能实现计算的本地化,因为是汇总map的输出,map的输出必然会分布在很多的机器上. 我们的map是放在各个tasktracker上去执⾏的,就是把各个tasktracker的本地数据给处理掉,处理后会得到⼀个中间结果,reduce程序就会各个map处理的结果给汇总起来,mapreduce在这⾥就是这么⼀个过程,map是处理各个节点的.reduce是汇总map输出的. MapReduce是⼀个分布式计算模型,主要是⽤来处理海量数据的. MapReduce原理: MapReduce计算模型包括Map和Reduce两个阶段,我们⽤户只需要处理map阶段和reduce阶段就⾏了. 1) map⽤来处理本机数据,在处理本地的数据时,需要想我的数据存放在本机的什么位置,我要进⾏什么样的计算,计算结果我要放在本机的什么位置.这些东西都是由mapreduce框架给我们实现的,数据在哪,我们只需要知道hdfs就⾏了,数据处理之后的中间结果放在哪,这个也是mapreduce框架给我们做的,我们⾃⼰不需要管. 2) reduce是把map输出的结果给汇总到⼀起,map输出的结果在哪,怎样传输到reduce中,我们开发⼈员也不需要管,我们只需要管数据汇总这⼀件事就可以了,处理之后的结果,只需要再写进hdfs中就可以了,别的就不需要管了. 所以我们实现⼀个分布式计算还是⽐较简单的,这⾥边我们关⼼的是我们map处理的数据来⾃于hdfs,处理之后⼜会写出到中间结果,reduce程序⼜会把我们的中间结果的数据拿过来进⾏处理.处理完成之后⼜会把结果写出到hdfs中,在处理的过程中是在不断的传输数据,数据传输的的⽅式是采⽤键值(key,value)对的形式.键值对也就是我们两个函数的形参,输⼊参数.MapReduce执⾏流程: Mapper任务处理的数据位于各个程序上的,处理完之后,会产⽣⼀个中间的输出,Reduce就是专门处理Mapper产⽣的中间输出的.reduce 处理完之后,就会把结果作为⼀个中间结果输出出来.Map任务和Reduce任务到底在那个TaskTracker上去执⾏,什么样的tasktracker执⾏map 任务,什么样的taskTracker去执⾏Reduce任务,这个事不需要我们去关⼼,是框架中的JobTracker管理的.Jobtracker它⾥边的这个程序来⾃于客户的提交.客户把我们的程序提交给Jobtracker之后,⽤户就不需要参与了,JobTracker就会⾃动把我们的程序分配到TaskTracker上去执⾏,有的tasktracker上跑map,有的taskTracker上跑reduce.Map程序读数据来⾃于hdfs,我们只需要告诉是哪个⽂件的路径就可以了,别的不需要我们去管.MapReduce就会把我们的程序⾃动的运⾏,把原始的数据处理完产⽣中间数据,然后在处理,最终就会产⽣⼀个最终的结果,⽤户看到的其实是最后的reduce输出结果.map任务处理完之后产⽣的数据位于我们各个节点本地的,也就是我们linux磁盘,⽽不是位于hdfs中.会起多个reduce任务,每个reduce任务会取每个map任务对应的数据,这样reduce就会把各个map任务的需要的数据给拿到. map和reduce之间数据分发的过程称作shuffle过程,shuffle在细节中:map数据产⽣之后需要进⾏分区,每个reduce处理的数据就是不同map分区下的数据.reduce就会把所有map分区中的数据处理完之后写出到磁盘中. 按官⽅的源码步骤讲会把shuffle归结为reduce阶段,map到reduce数据分发的过程叫做shuffle. shuffle是把我们map中的数据分发到reduce中去的⼀个过程. reduce执⾏完之后就直接结束了,直接写出去.不会经过Jobtracker,但是会通知Jobtracker运⾏结束. 有⼏个reduce就有⼏个shuffle分发的过程. map它只做本机的处理,处理完之后,是由reduce做汇总的.会读取所有map中相同分区中的数据,所以shuffle可以认为是reduce的⼀部分,因为map执⾏完之后就已经结束了. 汇总节点是主动去其他节点要数据.reduce这个节点其实是知道各个map的,⼀些map执⾏完之后,会把数据写到本地linux磁盘,那么我们的reduce就会通过http的协议把map端处理后的数据要过来. JobTracker是管理者,TaskTracker是⼲活的,TaskTracker分map任务和reduce任务,那么map任务运⾏完成之后,会告诉JobTracker我写完了,JobTracker⼀看map写完之后,就会在⼀个TaskTracker起⼀个Reduce任务,把他们这些执⾏完毕之后的map任务的地址告诉reduce,reduce 就会通过http协议去map那读取数据.理解这些东西需要有JobTracker做管理,只要是出现他们之间做协调的时候,全部都是JobTracker做协调,管理的.哪个机器承担reduce任务也是JobTracaker在接到任务之后分配好了的.因为TasktTracker只是⼯作者,本⾝没有思考能⼒的,只有JobTracker有思考能⼒. JobTracker分配的原理:在存储数据的节点上起map任务,jobTracker怎么会知道哪些节点存放数据呢这个需要问namenode,namenode会知道哪些Datanode会存放数据. 要处理的⽂件被划分为多少个block就会有多少个map.JobTracker 没有存储任何东西,只是⼀个管理⾓⾊. map在输出的时候会确定分成多少个区对应的就会有多少个reduce任务,数据分发的时候就会由shuffle的这个过程进⾏分发.所以说按道理来讲的话,reduce分区的数量应该有map分区的数量来决定的. map的个数由inputSplit的个数决定的.因为inputSplit的⼤⼩默认和block的⼤⼩⼀样的. hadoop的⼀个特点就是⾼容错性,JobTracker会监控各个节点的map任务和reduce任务的执⾏情况,如果有⼀个map任务宕了,会启⽤⼀个重启机制,会再重启⼀个mapper任务去执⾏.如果连续宕个三次左右,就不会重启了.那么这个程序的整个运⾏就失败了.会有⼀定的容错性在⾥边的,这个容错性是由JobTracker来进⾏控制的. map处理其他节点的block,我们⽤户是没法控制的. 有datanode的节点杀死Tasktracker,我们的程序在运⾏的时候只能使⽤其他节点的block了.我们的处理的原始数据,不允许被很多的map任务处理,只允许被⼀个处理,我们的数据是分配到多个dataNode上的,那么这⼀个map势必要读取其他节点的block. MapReduce的执⾏过程: 1.map任务处理: 1.1 读取hdfs⽂件为内容,把内容中的每⼀⾏解析成⼀个个的键(key)值(value)对.⽂件总是有⾏的,键是字节的偏移量,值是每⼀⾏的内容,每⼀个键值对调⽤⼀次map函数.map函数处理输⼊的每⼀⾏. 1.2 ⾃定义map函数,写⾃⼰的逻辑,对输⼊的key,value(把每⼀⾏解析出的key,value)处理,转换成新的key,value输出. 1.3 对输出的key,value进⾏分区.根据业务要求,把map输出的数据分成多个区.. 1.4 对不同分区上的数据,按照key进⾏排序,分组.相同key的value放到⼀个集合中. 1.5 把分组后的数据进⾏归约. 2.reduce任务处理: shuffle:把我们map中的数据分发到reduce中去的⼀个过程,分组还是在map这边的. 2.1 每个reduce会接收各个map中相同分区中的数据.对多个map任务的输出,按照不同的分区通过⽹络copy到不同reduce节点.shuffle实际指的就是这个过程. 2.2 对多个map任务的输出进⾏合并,排序.写reduce函数⾃⼰的逻辑,对输⼊的key,value处理,转换成新的key,value输出. 2.3 把reduce的输出保存到新的⽂件中. TaskTracker节点上如果跑的是map任务,我们的map任务执⾏完之后,就会告诉我们的JobTracker执⾏完毕,把这个数据让我们的reduce来读取.读取的时机是⼀个map执⾏完毕之后让reduce去处理获取数据. JobTracker只做管理和通知,数据只在map和reduce之间流动,准确的说,只会在TaskTracker之间流动. 排序是框架内置的.默认就有.分组不是减少⽹络开销,分组不是合并,只是把相同的key的value放到⼀起,并不会减少数据. 分组是给了同⼀个map中相同key的value见⾯的机会.作⽤是为了在reduce中进⾏处理. map函数仅能处理⼀⾏,两⾏中出现的这个单词是⽆法在⼀个map中处理的.map不能处理位于多⾏中的相同的单词.分组是为了两⾏中的相同的key的value合并到⼀起. 在⾃定义MyMapper类内部定义HashMap处理的是⼀个block,在map⽅法内部定义处理的是⼀⾏. 在hadoop全局中不会有线程问题,因为hadoop起的是进程,不会有并发问题存在. 为什么hadoop不使⽤线程? 线程实际指的是在集中式开发下,通过线程,可以让我们的并发量,处理的吞吐量上升,线程会带来⼀个数据竞争的问题.hadoop中MapReduce是通过分布式多进程来实现⾼吞吐量,在⾥边不会通过线程来解决问题,因为它⾥边已经有很多的服务器,很多的线程了,没有必要使⽤线程.。
mapreduce架构工作原理
mapreduce架构工作原理MapReduce是一种用于大规模数据处理的并行计算模型，由谷歌公司提出，旨在解决海量数据的高效处理和分析问题。
本文将介绍MapReduce架构的工作原理。
一、MapReduce概述MapReduce采用了分而治之的思想，将大规模数据集分割成若干小数据块，并将这些数据块分布在集群中的多个计算节点上。
每个计算节点上有一个或多个Map和Reduce任务运行，通过分布式计算实现数据的并行处理。
二、Map阶段Map阶段是MapReduce任务的第一个阶段，主要负责数据的切割、映射和本地合并。
具体步骤如下：1. 输入数据切割：将输入数据集切割成若干个等大小的数据块，每个数据块称为一个Input Split。
2. Mapper映射：将每个Input Split交给对应的Mapper任务进行处理。
Mapper任务读取Input Split中的数据，根据预定义的映射函数对数据进行处理，生成中间结果。
3. 中间结果本地合并：在Map阶段的最后，每个Mapper任务将生成的中间结果按照键值进行排序和本地合并，减少数据的传输量。
三、Shuffle阶段Shuffle阶段是MapReduce任务的中间阶段，主要负责对Map阶段输出的中间结果进行重新划分和排序，以便进行Reduce操作。
具体步骤如下：1. 分区：将Map阶段输出的中间结果按照预定义的分区函数进行划分，将相同分区键值对应的结果发送到同一个Reduce任务进行处理。
2. 排序：每个Reduce任务接收到来自不同Mapper任务的中间结果后，对这些结果按照键值进行排序，以便进行后续的合并操作。
3. 合并：相同键值对应的中间结果将在Shuffle阶段进行合并，以减少后续Reduce阶段的数据传输量。
四、Reduce阶段Reduce阶段是MapReduce任务的最后一个阶段，主要负责对Shuffle阶段输出的中间结果进行汇总和计算，生成最终的结果。
MapReduce运行机制
MapReduce运⾏机制MapReduce概述MapReduce是⼀种分布式计算模型，由Google提出，主要⽤于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
MR由两个阶段组成：Map和Reduce，⽤户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。
这两个函数的形参是key、value对，表⽰函数的输⼊信息。
MapReduce结构⼀个完整的mapreduce程序在分布式运⾏时有三类实例进程：MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调mapTask：负责map阶段的整个数据处理流程ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程MapReduce的执⾏流程执⾏流程图：MapReduce流程执⾏解析Map阶段：切⽚的计算：long splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))默认：minSize 1maxSize Long.MAX_VALUEblockSize 128splitSize默认是128M。
1. FileInputFormat先扫描切⽚，每次扫描⼀⾏数据，调⽤RecordReader类中的getCurrentKey()、getCurrentValue()返回⼀个key（⾏偏移量）,value（每⾏的内容）。
2. context将返回的key和value带⼊到MapTask中，让map⽅法去进⾏处理。
3. map⽅法处理完以后，将处理后的key、value进⾏序列化，写⼊到环形缓冲区中。
（默认是100M）。
当环形缓冲区到达80%以后，就会将⾥⾯的内容进⾏溢写。
4. 溢写的时候会进⾏分区，并默认按照key的hashcode值，对reduceTask进⾏取余。
根据余数相同的分到⼀个分区中。
在分区时还会进⾏排序，默认按字典顺序。
使⽤快速排序。
5. Key -> key的hashcode ->根据reduceTask的个数取余->根据取余的结果进⾏分区。
【原创】MapReduce运行原理和过程
【原创】MapReduce运⾏原理和过程⼀．Map的原理和运⾏流程Map的输⼊数据源是多种多样的，我们使⽤hdfs作为数据源。
⽂件在hdfs上是以block(块，Hdfs上的存储单元)为单位进⾏存储的。
1.分⽚我们将这⼀个个block划分成数据分⽚，即Split（分⽚，逻辑划分，不包含具体数据，只包含这些数据的位置信息）,那么上图中的第⼀个Split则对应两个个⽂件块，第⼆个Split对应⼀个块。
需要注意的是⼀个Split只会包含⼀个File的block,不会跨⽂件。
2. 数据读取和处理当我们把数据块分好的时候，MapReduce(以下简称mr)程序将这些分⽚以key-value的形式读取出来，并且将这些数据交给⽤户⾃定义的Map函数处理。
3.⽤户处理完这些数据后同样以key-value的形式将这些数据写出来交给mr计算框架。
mr框架会对这些数据进⾏划分，此处⽤进⾏表⽰。
不同颜⾊的partition矩形块表⽰为不同的partition，同⼀种颜⾊的partition最后会分配到同⼀个reduce节点上进⾏处理。
Map是如何将这些数据进⾏划分的？默认使⽤Hash算法对key值进⾏Hash,这样既能保证同⼀个key值的数据划分到同⼀个partition中，⼜能保证不同partition的数据梁是⼤致相当的。
总结：1.⼀个map指挥处理⼀个Split2.map处理完的数据会分成不同的partition3.⼀类partition对应⼀个reduce那么⼀个mr程序中 map的数量是由split的数量决定的，reduce的数量是由partiton的数量决定的。
⼆．ShuffleShuffle,翻译成中⽂是混洗。
mr没有排序是没有灵魂的，shuffle是mr中⾮常重要的⼀个过程。
他在Map执⾏完，Reduce执⾏前发⽣。
Map阶段的shuffle数据经过⽤户⾃定的map函数处理完成之后，数据会放⼊内存中的环形缓冲区之内，，他分为两个部分，数据区和索引区。
mapreduce的执行原理
mapreduce的执行原理MapReduce是一种用于处理大规模数据的计算模型，由Google公司首次提出。
它将一个大的数据集分解成若干份小数据集，并在各个计算节点上进行并行处理，最后将处理结果进行合并，以达到快速处理海量数据的目的。
本文将从MapReduce的执行原理入手，进行详细阐述。
1. 输入数据拆分：MapReduce首先需要将整个输入数据集划分成若干个小数据片段，并为每个数据片段分配一个容器来存储Map函数的输出结果。
这个过程是由MapReduce框架的Master节点完成的。
2. Map阶段：Map阶段是MapReduce的第一阶段。
在这个阶段中，MapReduce将输入数据分散到各个计算节点上，并且在每个节点上执行Map函数。
Map函数会将输入数据映射到键值对的形式，输出中间结果，以供后续的Reduce程序进行处理。
Map函数可以有多个，每个Map函数都是独立执行的。
Map函数执行的时候不需要通信，这也是Map阶段的一个特点。
3. Shuffle阶段：Shuffle阶段是MapReduce的第二阶段，也是整个计算过程中最关键的一步。
在这个阶段中，MapReduce会将Map函数的输出结果按照Key进行排序，并将相同Key的记录集中起来。
这个过程是由MapReduce框架的Shuffle节点完成的。
Shuffle阶段的目的是将所有具有相同Key的值都放在同一个Reducer中。
4. Reduce阶段：Reduce阶段是MapReduce的最后一个阶段。
在这个阶段中，Reduce函数会接收到来自Map阶段的中间结果，并将相同Key的结果进行合并，并输出最终结果。
Reduce函数可以有多个，但是每个Reduce函数的输入数据都是相同的Key所对应的结果集。
Reduce函数执行的时候需要通信以及同步。
5. 输出结果：最后，MapReduce框架将所有Reduce函数的输出结果合并在一起，并将结果输出到指定的位置。
mapreduce工作原理
mapreduce工作原理MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和软件框架。
它最初由Google设计用于分布式计算，后来被Apache Hadoop采用并成为其核心组件之一。
MapReduce的工作原理是通过将大规模的数据集分解成小块，然后在分布式计算集群上并行处理这些小块数据，最终将结果汇总起来得到最终的输出。
MapReduce的工作原理可以分为两个阶段，Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，输入的数据被分割成若干个小的数据块，然后通过Map函数进行处理和映射，将每个数据块映射为一系列的中间键值对。
这些中间键值对会被分组后传递给Reduce函数进行处理。
在Reduce阶段，Reduce函数将中间键值对按照键进行分组，并对每个键对应的值进行处理，最终得到最终的输出结果。
MapReduce的工作原理可以用一个简单的例子来说明。
假设我们有一个包含大量文本数据的文件，我们希望统计每个单词出现的次数。
首先，在Map阶段，我们将文本数据分割成若干个小的数据块，然后通过Map函数将每个数据块中的单词映射为键值对，其中键是单词，值是1。
然后，这些中间键值对会被按照键进行分组，并传递给Reduce函数。
在Reduce阶段，Reduce函数将对每个单词的出现次数进行累加，最终得到每个单词出现的总次数。
MapReduce的工作原理具有一些重要的特点。
首先，它是一种分布式计算模型，可以在大规模的计算集群上进行并行处理，从而能够处理大规模的数据集。
其次，MapReduce的工作原理是基于键值对的，这种模型非常灵活，可以适用于各种不同类型的数据处理任务。
另外，MapReduce的工作原理是通过两个简单的函数Map和Reduce组合而成，这种简单而有效的设计使得MapReduce非常容易理解和使用。
总的来说，MapReduce是一种非常强大和高效的大规模数据处理模型和软件框架。
它的工作原理是通过将大规模的数据集分解成小块，然后在分布式计算集群上并行处理这些小块数据，最终将结果汇总起来得到最终的输出。
mapreduce工作原理
mapreduce工作原理
MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：
1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台。
它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。
2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架。
它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架，能自动完成计算任务的并行化处理，自动划分计算数据和计算任务，在集群节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果，将数据分布存储、数据通信、容错处理等并行计算涉及到的很多系统底层的复杂细节交由系统负责处理，大大减少了软件开发人员的负担。
3）MapReduce是一个并行程序设计模型与方法。
它借助于函数式程序设计语言Lisp的设计思想，提供了一种简便的并行程序设计方法，用Map和Reduce两个函数编程实现基本的并行计算任务，提供了抽象的操作和并行编程接口，以简单方便地完成大规模数据的编程和计算处理。
好程序员大数据笔记-hadoop之MapReduce运行机制
【原创技术贴】hadoop之MapReduce运行机制首先客户端编写mapreduce程序，配置mapreduce的作业也就是job，接下来进行job提交，将job提交到JobTracker上，此时JobTracker就会对这个job进行构建，具体来说，就是分配一个新的job任务的ID值，接下来就是检查操作。
这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在，那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端，并且还会检查输入目录是否存在，如果不存在同样抛出错误，存在JobTracker会根据输入，计算输入分片（Input Split），如果分片计算不出来也会抛出错误，这些都处理完成，JobTracker就会配置Job需要的资源。
分配资源完成后，JobTracker就会初始化作业，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，让配置好的作业调度器能调度到这个作业中，作业调度器会初始化这个job，也就是创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。
初始化完毕后，作业调度器会获取输入分片信息（input split），每个分片创建一个map任务。
接下来就是任务分配，此时tasktracker会运行一个简单的循环机制定期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员可以配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也可以通过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操作指令。
任务分配好后就是执行任务了。
在任务执行时候jobtracker 可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。
hadoop mapreduce工作原理
hadoop mapreduce工作原理
Hadoop MapReduce是一种分布式计算框架，用于处理大规模
数据的并行计算任务。
它的工作原理可以简述为以下几个步骤：
1. 分割输入数据：首先，输入数据会被分割成多个小的数据块，这些数据块可以分布在不同的计算节点上。
2. 映射（Map）阶段：每个计算节点会执行一组映射函数，将
输入数据块中的每个记录转化为一组键值对（Key-Value Pair），其中键表示要处理的数据的特定属性，而值则是与此
键相关的数据。
映射函数可以并行执行，并产生一组中间键值对。
3. 合并与排序：所有的中间键值对根据键进行合并和排序，以便将相同键的值聚合到一起。
4. 归约（Reduce）阶段：合并后的中间键值对被传递给一组归约函数，这些函数会对键值对进行进一步处理和聚合，生成最终的输出结果。
同样，归约函数可以并行执行。
5. 输出结果：最终的结果会被输出到指定的文件系统或数据库中，并可供后续处理和分析。
总的来说，Hadoop MapReduce的原理是以并行、分布式的方
式处理大规模数据集，将计算任务拆分成多个独立的任务，并在计算节点之间进行数据传递和协调。
通过这种方式，可以实现高效的大数据处理和分析。
hadoop中mapreduce的工作原理
hadoop中mapreduce的工作原理Hadoop是数据处理的一种基础架构，MapReduce是Hadoop中的一个计算模型。
MapReduce将大数据集分割成小的数据块，然后在集群中的节点上并行地处理这些数据块。
这篇文章将介绍Hadoop中MapReduce的工作原理。
1. 数据分割在MapReduce模型中，首先需要将待处理的大型数据集分割成多个小数据块。
这些小数据块会被分配给多个节点并行处理。
在数据被分配前，数据块存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）中。
2. Map任务当数据块被分配给节点后，Map任务开始执行。
每个Map任务读取一个数据块并将其转换为一组键值对。
这些键值对可以是任何格式，只要键值对能反映数据集的属性即可。
3. Shuffle在Map任务执行时，Map函数会生成键值对作为输出。
这些键值对需要归类，即将相同的键值对归类在一起。
为了实现这个目标，键值对被发送到reduce任务。
在发送之前，键值对被按照键值排序，以便相同的键值对归类在一起。
这个过程就叫做shuffle。
4. Reduce任务Reduce任务是MapReduce模型中的另一种任务类型。
这些任务会按照键值对的键执行操作，生成另一组键值对。
在执行reduce任务时，相同的键值对组成单个复合键值对。
Reduce任务从此处开始运行，从shuffle过程中的数据中读取数据，并在局部进行合并。
然后，它将多个键值对组合在一起以生成单个输出键值对。
由于reduce操作是可以并行运行的，所以reduce任务可以在一组数据块中同时运行。
5. 输出结果最终，在shuffle和reduce操作执行完毕之后，MapReduce任务将生成一组输出键值对。
这些键值对将存在于HDFS中，并可以作为输入数据传回到MapReduce任务中。
如果多个MapReduce任务存在，并且它们共享输入数据，则输出键值将重新传递给MapReduce任务以供进一步处理。
mapreduce数据处理原理
MapReduce数据处理原理一、概述在大数据时代，数据处理变得越来越重要。
MapReduce是一种经典的数据处理模型，它以其高效、可扩展和容错等特点被广泛应用于分布式数据处理。
本文将详细介绍MapReduce的原理，包括其基本概念、流程、组成部分以及实现方式等。
二、MapReduce基本概念MapReduce是一种将大规模数据集并行处理的编程模型。
它由两个阶段组成，即Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段中，原始数据被切分成若干个小数据块，然后通过Map函数进行处理；在Reduce阶段中，Map阶段的输出被分类整理并传递给Reduce函数进行进一步处理。
下面我们将详细介绍MapReduce的基本概念。
2.1 Map函数Map函数是MapReduce的核心部分之一。
它接收一个输入键值对，将其转换为若干个中间键值对。
通常情况下，Map函数的输入是一行文本，输出是零个或多个中间结果。
2.2 Reduce函数Reduce函数是MapReduce的另一个核心部分。
它接收同一个键的多个值，并将它们聚合为一个或多个结果。
Reduce函数的输入是一个键和与该键相关的一个或多个值，输出是最终的结果。
2.3 MapReduce过程MapReduce过程由Map阶段和Reduce阶段组成。
首先，在Map阶段中，原始数据被切分成若干个小数据块，每个小数据块由一个Map任务处理。
然后，Map任务对每个小数据块分别执行Map函数，生成中间键值对。
接着，在Reduce阶段中，中间结果被分类整理，并根据键进行排序。
每个键及其相关的值被传递给一个或多个Reduce任务，Reduce任务通过Reduce函数将多个值聚合为一个或多个结果。
三、MapReduce过程详解3.1 数据划分在MapReduce过程中，原始数据被划分成若干个小数据块，每个小数据块由一个Map任务处理。
数据划分的目的是将原始数据分解成多个小块，使得每个Map任务可以并行处理自己的数据。
mapreduce 工作原理
mapreduce 工作原理MapReduce 是一种用于大数据处理的编程模型，它可以将大任务分解成小任务，然后在不同的计算节点上并行执行。
MapReduce 设计出来的初衷就是要处理大数据，它的分布式处理能力和可伸缩性使得它成为了云计算时代的一个重要组成部分。
MapReduce 的基本工作原理是将大规模数据集分成很多小的数据块，然后依次对每一个数据块进行处理，最后将每个子任务的处理结果合并起来形成最终的结果。
MapReduce 模型分为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。
Map 阶段中，MapReduce 模型将输入数据集分成若干个大小相等的数据块，然后为每个数据块启动一个 Map 任务，将该数据块输入到Map 函数中进行处理。
Map 函数会将每个输入的键值对经过一系列转换后输出成一系列新的键值对。
这些新的键值对会被分类和排序，最终输出到 Reduce 阶段进行处理。
Reduce 阶段中，MapReduce 模型将所有 Map 任务输出的键值对进行聚合和排序，并且将具有相同 key 值的键值对输出到同一个Reduce 任务中进行处理。
Reduce 函数将所有输入的键值对按照 key 值进行聚合，并且将聚合后的结果输出到一个新的文件中。
MapReduce 模型的优势在于其高可伸缩性和高容错性。
由于每个Map 任务之间互不干扰，也因为 Map 函数之间没有任何交互，所以MapReduce 模型可以非常容易地进行并行化处理。
同时为了解决可能存在的某些节点发生故障，MapReduce 模型通过持久化所有任务处理过程的数据以进行容错处理。
总之，MapReduce 模型是处理大数据的一个非常好的方法。
该模型将输入数据集拆分成几个小数据块，然后为每个数据块启动一个Map 任务，最终将 Map 任务的输出结果输入到 Reduce 函数中聚合处理，最后得到最终的结果。
该模型的可伸缩性和容错性都是很好的，使得它成为了当前大数据处理的一个非常好的解决方案。
mapreduce的工作原理
mapreduce的工作原理
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法。
它的基本工作原理可以简单地概括为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段中，大规模的数据集被分割成许多小块，并由多
个Map任务并行处理。
每个Map任务接收一个数据块作为输入，并将其转换成一系列键值对。
这些键值对可以是任意类型，但通常是以某种方式与问题相关联的。
在Reduce阶段中，通过对Map阶段输出的键值对进行合并和
归约，将结果从多个Map任务中提取出来并汇总。
Reduce任
务接收具有相同键的键值对集合，并将它们合并成一个更小的集合，最终生成一个或多个最终结果。
为了实现高效的并行处理，Map和Reduce任务通常在集群中
的多台计算机上执行。
这种分布式处理的方式可以大大加快处理速度，同时也使系统具有较高的容错性，因为一台计算机的故障并不会导致整个任务的失败。
除了Map和Reduce阶段，MapReduce模型还包括一些其他的
组件，如输入输出处理、任务调度和数据分配等。
这些组件相互配合，确保整个处理过程的顺利进行。
总的来说，MapReduce通过将大规模数据集的处理任务拆分
成多个可并行执行的小任务，并通过合并和归约的方式提取和
汇总结果，实现了分布式计算的高效处理。
这种工作原理使得MapReduce成为处理大数据问题的一种强大工具。
mapreduce 的工作机制
MapReduce 是一种用于处理大规模数据的并行计算框架。
它的工作机制主要包括分布式计算、数据划分、映射函数和归约函数等关键步骤。
下面将详细介绍 MapReduce 的工作机制。
一、分布式计算1. MapReduce 使用分布式计算来处理大规模数据。
它将数据划分成多个块，并在不同的计算节点上并行处理这些数据块。
2. 分布式计算可以充分利用集裙中的计算资源，加快数据处理速度，并提高系统的容错能力。
3. 分布式计算还可以有效地处理数据的并行化计算，提高计算效率。
二、数据划分1. 在 MapReduce 中，数据会被划分成多个输入对。
2. 每个输入对包括一个键和一个值。
键用来唯一标识数据，值则是数据的实际内容。
3. 数据划分可以根据键来实现，这样相同键的数据会被划分到同一个计算节点上进行处理。
三、映射函数1. 映射函数是 MapReduce 中的一个重要环节。
它负责将数据划分成多个键值对，并为每个键值对生成一个中间键值对。
2. 映射函数会对每个数据块进行处理，并输出多个中间键值对。
这些中间键值对由键和相应的值组成。
3. 映射函数的输出将作为归约函数的输入，用于后续的数据处理。
四、归约函数1. 归约函数是 MapReduce 中的另一个重要环节。
它负责对映射函数的输出进行处理，并生成最终的结果。
2. 归约函数会根据键将中间键值对进行聚合，然后对每个键值对执行归约操作。
3. 归约函数的输出就是最终的处理结果，可以将结果保存到文件系统中。
五、MapReduce 的工作流程1. 当一个 MapReduce 任务被提交时，首先会将输入数据划分成多个数据块，然后将这些数据块分配到不同的计算节点上。
2. 每个节点上都会运行映射函数来处理数据块，并生成中间键值对。
然后这些中间键值对会被发送到不同的节点上进行归约操作。
3. 各个节点上的归约函数会对中间键值对进行聚合，生成最终的处理结果。
通过以上介绍，可以看出 MapReduce 的工作机制主要包括分布式计算、数据划分、映射函数和归约函数等关键步骤。
mapreduce2作业运行机制
mapreduce2作业运行机制
MapReduce是一种并行计算模型，它的作业运行机制可以简
单概括为以下几个步骤：
1. 输入数据切分：将输入数据划分成多个块，每个块包含了一部分数据。
这些块被分配给可用的计算节点，以便并行处理。
2. Map阶段：每个计算节点对分配到的数据块应用Map函数，将数据块转换成(Key, Value)对的集合。
每个(Key, Value)对代
表一个中间结果，其中Key是中间结果的键，Value是中间结
果的值。
3. Shuffle阶段：在Map阶段结束后，相同Key的中间结果会
被分配到相同的计算节点上。
在这个阶段，通过网络将中间结果进行分发和排序，使得相同Key的结果被集中到一起。
4. Reduce阶段：每个计算节点对分配到的中间结果应用Reduce函数，将中间结果进行汇总和整合。
Reduce函数将相
同Key的Value值进行合并，并产生最终的输出。
5. 输出结果合并：在Reduce阶段结束后，每个计算节点会生
成一部分最终的输出结果。
这些结果将被合并成一个完整的输出文件。
整个MapReduce作业的运行过程是由一个集中式的调度器进
行管理和控制的。
调度程序负责将输入数据划分成数据块，并将这些数据块分配给可用的计算节点。
它还负责跟踪Map和
Reduce任务的运行状态，并在需要时重新执行失败的任务。
通过将作业划分为多个Map和Reduce任务，并在不同的计算节点上并行执行，MapReduce模型可以提供高性能和可扩展性。
它能够有效地处理大规模的数据集，并在分布式计算环境中实现并行计算。
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2020.3
4 HLog工作原理
• 分布式环境必须要考虑系统出错。HBase采用HLog保证系 统恢复
• HBase系统为每个Region服务器配置了一个HLog文件， 它是一种预写式日志（Write Ahead Log）
• 用户更新数据必须首先写入日志后，才能写入MemStore 缓存，并且，直到MemStore缓存内容对应的日志已经写 入磁盘，该缓存内容才能被刷写到磁盘
2
Region服务器工作原理
2. 缓存的刷新
•系统会周期性地把MemStore缓存里的内容刷写到磁盘的StoreFile文 件中，清空缓存，并在Hlog里面写入一个标记 •每次刷写都生成一个新的StoreFile文件，因此，每个Store包含多个 StoreFile文件
•每个Region服务器都有一个自己的HLog 文件，每次启动都检查该文 件，确认最近一次执行缓存刷新操作之后是否发生新的写入操作；如 果发现更新，则先写入MemStore，再刷写到StoreFile，最后删除旧的 Hlog文件，开始为用户提供服务
• 3. Master
• 主服务器Master主要负责表和Region的管理工作：
– 管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作 – 实现不同Region服务器之间的负载均衡 – 在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布 – 对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移
• Region服务器领取到分配给自己的Region对象以及与之相关的HLog日 志记录以后，会重新做一遍日志记录中的各种操作，把日志记录中的 数据写入到MemStore缓存中，然后，刷新到磁盘的StoreFile文件中， 完成数据恢复
• 共用日志优点：提高对表的写操作性能；缺点：恢复时需要分拆日志
Region服务器 Region Region Region ...
HDFS
...
...
Hadoop
数据节点
数据节点
数据节点
图4-9 HBase的系统架构
数据节点
1 HBase系统架构
• 1. 客户端
• 客户端包含访问HBase的接口，同时在缓存中维护着已经访问过的 Region位置信息，用来加快后续数据访问过程
1. 用户读写数据过程 2. 缓存的刷新 3. StoreFile的合并
...
HFile
HFile
HFile
HFile
HFile
...
图4-10 Region服务器向HDFS文件系统中读写数据
1. 用户读写数据过程
•用户写入数据时，被分配到相应Region服务器去执行 •用户数据首先被写入到MemStore和Hlog中 •只有当操作写入Hlog之后，commit()调用才会将其返回给客户端 •当用户读取数据时，Region服务器会首先访问MemStore缓存，如果 找不到，再去磁盘上面的StoreFile中寻找
• 2. Zookeeper服务器
• Zookeeper可以帮助选举出一个Master作为集群的总管，并保证在任何 时刻总有唯一一个Master在运行，这就避免了Master的“单点失效”问 题 Zookeeper是一个很好的集群管理工具，被大量用于分布式计算， 提供配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
Store MemStore StoreFile StoreFile
Store MemStore StoreFile StoreFile
Store MemStore StoreFile StoreFile
StoreFile
StoreFile
StoreFile
StoreFile
StoreFile
StoreFile
2
Region服务器工作原理
3. StoreFile的合并
•每次刷写都生成一个新的StoreFile，数量太多，影响查找速度 •调用pact()把多个合并成一个 •合并操作比较耗费资源，只有数量达到一个阈值才启动合并
2
Region服务器工作原理
3 Store工作原理
•Store是Region服务器的核心 •多个StoreFile合并成一个 •单个StoreFile过大时，又触发分裂操作，1个父Region被分裂成两个子Region
• Zookeeper会实时监测每个Region服务器的状态，当某个Region服务器 发生故障时，Zookeeper会通知Master
• Master首先会处理该故障Region服务器上面遗留的HLog文件，这个遗 留的HLog文件中包含了来自多个Region对象的日志记录
• 系统会根据每条日志记录所属的Region对象对HLog数据进行拆分，分 别放到相应Region对象的目录下，然后，再将失效的Region重新分配 到可用的Region服务器中，并把与该Region对象相关的HLog日志记录 也发送给相应的Region服务器
StoreFile1:64M StoreFile2:64M StoreFile3:64M
合并
分裂 StoreFile5A:128M
StoreFile5:256M
StoreFile5B:128M
StoreFile4:64M
图4-11 StoreFile的合并和分裂过程
StoreFile6:128M StoreFile7:128M
交通大数据处理与分析
——Hbase的运行机制
HBase运行机制
1 HBase系统架构 2 Region服务器工作原理 3 Store工作原理 4 HLog工作原理
1 HBase系统架构
客户端
Zookeeper
Master
Region服务器
HBase
Region Region Region ...
• 4. Region服务器
– Region服务器是HBase中最核心的模块，负责维护分配给自己的 Region，并响应用户的读写请求
1
HBase系统架构
2
HLog
Region服务器工作原理
Region服务器集群
Region服务器 Region服务器 Region服务器
Region Region Region