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一到多個(gè)Task。 Worker Node 集群中負(fù)責(zé)啟動(dòng)并管理Executor以及資源的節(jié)點(diǎn)。 Job 一個(gè)Action算子(比如collect算子)對(duì)應(yīng)一個(gè)Job,由并行計(jì)算的多個(gè)Task組成。 Stage 每個(gè)Job由多個(gè)Stage組成,每個(gè)Stage是一個(gè)Task集合,由DAG分割而成。來(lái)自:專題在原生的YARN資源調(diào)度機(jī)制中,如果先提交的MapReduce Job長(zhǎng)時(shí)間地占據(jù)整個(gè)Hadoop集群的資源,會(huì)使得后提交的Job一直處于等待狀態(tài),直到Running中的Job執(zhí)行完并釋放資源。 MRS 集群提供了任務(wù)優(yōu)先級(jí)調(diào)度機(jī)制。此機(jī)制允許用戶定義不同優(yōu)先級(jí)的Job,后啟動(dòng)的高優(yōu)先級(jí)Job能夠獲取運(yùn)行中的來(lái)自:專題
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來(lái)自:百科表,然后根據(jù)它們的鍵縮小鍵/值對(duì)列表。MapReduce起到了將大事務(wù)分散到不同設(shè)備處理的能力,這樣原本必須用單臺(tái)較強(qiáng)服務(wù)器才能運(yùn)行的任務(wù),在分布式環(huán)境下也能完成。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)來(lái)自:百科
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