WordCount在Hadoop集群中的运行详解—MapReduce编程模型

简介：
本文详细解析了WordCount程序在Hadoop MapReduce框架下的实现机制，探讨其工作原理与优化策略。 MapReduce采用分而治之的策略，将大规模数据集的操作分配给主节点管理下的各个分节点共同完成，并通过整合各节点的中间结果来获得最终的结果。简单地说，MapReduce就是“任务分解与结果汇总”。 在Hadoop中执行MapReduce作业时涉及两种机器角色：JobTracker和TaskTracker。其中，JobTracker负责调度工作流程，而TaskTracker则具体执行这些任务。一个Hadoop集群仅配置一台JobTracker。 在分布式计算环境中，MapReduce框架处理了并行编程中的多个关键问题，包括分布式存储、任务调度、负载均衡、容错机制以及网络通信等。