mapreduce的計算框架分為哪三個？mapreduce的計算框架分為以下三個部分:映射器、還原器和驅動程序。映射階段用戶定義的映射器應該繼承它自己的父類。Mapper的輸入數(shù)據是KV對的形式(KV

mapreduce的計算框架分為哪三個？

mapreduce的計算框架分為以下三個部分:映射器、還原器和驅動程序。

映射階段

用戶定義的映射器應該繼承它自己的父類。

Mapper的輸入數(shù)據是KV對的形式(KV的類型可以定制)。

Mapper中的業(yè)務邏輯是用map()方法編寫的。

Mapper的輸出數(shù)據是KV對的形式(KV的類型可以定制)。

對每個k，v調用一次map()方法(maptask進程)

減速級

用戶定義的Reducer應該繼承自己的父類。

Reducer的輸入數(shù)據類型對應Mapper的輸出數(shù)據類型，也是KV。

reduce的業(yè)務邏輯是用reduce()方法編寫的。

Reducetask進程為每組K和具有相同K的V調用一次reduc

風行播放視頻異常，沒圖像，有聲音。怎么辦？

對于現(xiàn)在流行的有音無圖播放的解決方法如下:出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是沒有安裝所需的解碼器或者顯卡驅動需要更新。檢查顯卡類型。步驟:在桌面空白處點擊右鍵，選擇屬性-設置-高級-適配器，檢查顯卡類型。大眾網絡電視不同于很多網絡電視，高清、全點播、第一更新，在線影院級別的視聽享受。不同于各種下載的軟件，它是世界上第一個從側面觀看的，速度快，流暢，無插件，不損壞硬盤。風行是一款在線視頻點播軟件，具有速度快、即時播放、快速緩沖、自由播放、快進快退、畫質清晰、使用簡單等諸多優(yōu)點。大眾網絡電視全球第一，高速流暢，無插件，無硬盤損壞。從VCD到DVD，從網絡電視到網絡電影，清晰度提升了50%以上。網絡電視流行的高效緩沖算法，最大程度保證了影視資源在線觀看的流暢度。所有Windows操作系統(tǒng)都可以支持NAT，uPnP端口映射可以自動完成，高效的NAT和防火墻穿透能力可以幫助內網用戶加快下載速度。支持DHT網絡，可以的時候就可以得到想要的數(shù)據 t連接到跟蹤服務器。智能磁盤緩存算法通過在內存中緩沖數(shù)據，消除了高速下載上傳對硬盤的損害。

mapreduce的計算框架為哪三個部分？

MapReduce由四部分組成，即客戶端、JobTracker、TaskTracker和Task。

1.客戶端客戶端

每個作業(yè)都將在客戶端通過Clien。T類將應用和配置信息打包成Jar文件上傳到HDFS，并將路徑提交給JobTracker的主服務。然后master創(chuàng)建每個任務(即MapTask和ReduceTask)并將它們分發(fā)給各個TaskTracker服務來執(zhí)行。

2.工作追蹤

JobTracker負責資源監(jiān)控和作業(yè)調度。JobTracker監(jiān)控所有TaskTracker和作業(yè)的健康狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)故障，將相應的任務轉移到其他節(jié)點；同時，JobTracker會跟蹤任務執(zhí)行的進度、資源使用情況等信息，并將這些信息告訴任務調度器，調度器會在資源空閑時選擇合適的任務來使用這些資源。在Hadoop中，任務調度器是一個可的模塊，可以根據自己的需求來設計相應的調度器。

3任務

TaskTracker是運行在多個節(jié)點上的從屬服務。TaskTracker主動與JobTracker通信(類似于DataNode和NameNode，都是通過heartbeat實現(xiàn)的)，定期向JobTracker報告本節(jié)點上的資源使用情況和任務運行進度，同時執(zhí)行JobTracker發(fā)送的命令，進行相應的操作(如啟動新任務、殺死任務等。).TaskTracker使用#34slot#34來平均分配該節(jié)點上的資源。#34slot#34代表計算資源(cpu、內存等。).一個任務在得到一個槽之前是沒有機會運行的，而Hadoop scheduler的作用就是把每個TaskTracker上的空閑槽分配給任務。Slot分為兩種:MapSlot和ReduceSlot，分別為MapTask和ReduceTask提供。TaskTracker通過槽的數(shù)量(可配置參數(shù))來限制任務的并發(fā)性。

4任務:

任務分為MapTask和ReduceTask，兩者都是由TaskTracker啟動的。HDFS以固定大小的塊作為基本單元來存儲數(shù)據，而對于MapReduce，其處理單元是拆分的。Split是一個邏輯概念，只包含一些元數(shù)據信息，比如數(shù)據起始位置、數(shù)據長度、數(shù)據節(jié)點等等。它的劃分方法完全由用戶決定。但是需要注意的是，拆分的數(shù)量決定了maptask的數(shù)量，因為每個拆分只會交給一個map task。