hadoop作業的執行流程主要包括以下幾個步驟：

1. 提交作業

• 用戶通過Hadoop命令行工具或API提交mapreduce作業。
• 提交的作業信息包括輸入路徑、輸出路徑、Map和Reduce任務的數量等。

2. 作業初始化

• ResourceManager（RM）接收作業請求，并將其分配給一個ApplicationMaster（AM）。
• RM負責資源管理和調度，而AM負責具體任務的監控和管理。

3. 任務分配

• AM向RM申請資源，并根據集群的資源狀況和作業需求，將Map和Reduce任務分配給各個NodeManager（NM）。
• NM在本地節點上啟動容器（Container）來執行任務。

4. Map階段

• 每個Map任務讀取輸入數據，進行處理，并生成中間結果（鍵值對）。
• 中間結果會被寫入本地磁盤，并可能被分區以便后續的Shuffle階段使用。

5. Shuffle階段

• Shuffle階段負責將Map任務的輸出按照鍵進行排序和分組。
• 這些中間結果會被傳輸到對應的Reduce任務所在的節點。

6. Reduce階段

• Reduce任務從Shuffle階段獲取屬于自己的數據分區。
• 對這些數據進行匯總和處理，最終生成作業的輸出結果。
• 輸出結果通常會被寫入hdfs或其他存儲系統。

7. 任務完成與監控

• AM持續監控Map和Reduce任務的進度和狀態。
• 如果某個任務失敗，AM會重新調度該任務以確保作業能夠成功完成。
• 所有任務完成后，AM會通知RM作業已經結束。

8. 作業清理

• 作業結束后，AM會釋放占用的資源，并向RM報告作業的最終狀態。
• RM會將作業的相關信息從內存中清除，并更新集群的狀態。

9. 結果獲取

• 用戶可以通過Hadoop命令行工具或API查詢作業的執行結果。
• 結果通常存儲在HDFS指定的輸出路徑下。

注意事項

• Hadoop作業的執行可能會受到網絡帶寬、磁盤I/O、CPU資源等多種因素的影響。
• 為了提高作業的執行效率，可以合理設置Map和Reduce任務的數量，以及調整相關的參數配置。
• 在生產環境中，建議使用yarn（Yet Another Resource Negotiator）來管理資源和調度作業，以獲得更好的性能和可擴展性。

總之，Hadoop作業的執行流程是一個復雜的過程，涉及多個組件和階段的協同工作。了解這個流程有助于更好地優化和調試Hadoop作業。