hadoop的存储系统mapreduce（Hadoop的mapreduce任务运行原理）
Hadoop任务运行原理
a>.客户端，提交MapReduce作业；
b>.YARN资源管理器，负责协调集群上计算机资源的分配；
c>.YARN节点管理器，负责启动和监视集群中机器上的计算容器（container）;
d>.MapReduce 的 application master,负责协调运行MapReduce 作业的任务。它和MapReduce任务在容器中运行，这些容器由资源管理器分配并由节点管理器进行管理；
e>.分布式文件系统（一般为HDFS），用来与其他实体间共享作业信息；
一.任务运行过程
driver端将任务提交给某一个dateNode即我们得客户端，与此同时，起一个ApplicationMaster进程来来检测任务执行状态，并负责任务起停，资源管理器收到有任务来，查看资源且让schedule分配container，来运行任务，当任务运行结束时A p p li cationMaster进程来汇报任务执行状态 收到反馈后自己也被销毁，任务运行结束
,免责声明：本文仅代表文章作者的个人观点，与本站无关。其原创性、真实性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容文字的真实性、完整性和原创性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并自行核实相关内容。文章投诉邮箱：anhduc.ph@yahoo.com
