标签:shuffle graph 可靠性 抽象 yarn put 之间 输出 load
MR引擎:
MapReduce:是一种离线计算框架,将一个算法抽象成Map和Reduce两个阶段进行处理,每个阶段都是用键值对(key/value)作为输入和输出,非常适合数据密集型计算。Map/Reduce通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性;每个节点会周期性地返回它所完成的工作和最新的状态。如果一个节点在设定的时间内没有进行心跳上报,主节点(可以理解为主服务器)就会认为这个节点down掉了,此时就会把分配给这个节点的数据发到别的节点上运算,这样可以保证系统的高可用性和稳定性。因此它是一个很好的计算框架。
TEZ引擎:是基于Hadoop YARN之上的DAG(有向无环图,Directed Acyclic Graph)计算框架。核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分,即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output, Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等。这样,这些分解后的元操作可以任意灵活组合,产生新的操作,这些操作经过一些控制程序组装后,可形成一个大的DAG作业,从而可以减少Map/Reduce之间的文件存储,同时合理组合其子过程,也可以减少任务的运行时间,具体运行过程如下所示:
参考资料:
http://www.sohu.com/a/131167936_465944
标签:shuffle graph 可靠性 抽象 yarn put 之间 输出 load
原文地址:http://www.cnblogs.com/sunss/p/6933529.html