大数据:大数据-hadoop-MapReduce计算流程

　　Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

　　Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)，简称HDFS。

　　MapReduce计算流程

　　1首先是通过程序员所编写的MR程序通过命令行本地提交或者IDE远程提交

　　2一个MR程序就是一个Job，Job信息会给Resourcemanger，向Resourcemanger注册信息

　　3在注册通过后，Job会拷贝相关的资源信息（从HDFS中）

　　4紧接着会向Resourcemanger提交完整的Job信息（包括资源信息）

　　5aResourcemanger会通过提交的Job信息，计算出Job所需的资源，为Job分配Container资源

　　5b计算资源会分发给对应的NodeManger，NodeManager会创建一个MRAppMaster

　　6MRAppMaster初始化Job

　　7获取输入切片信息

　　8MRAppMaster向ResourceManager请求资源

　　9a启动计算资源（连接到对应的资源所在NodeManager）

　　9b启动YARNChild

　　10从文件系统中获取完整的Job信息

　　11启动对应的Maptask或者ReduceTask进程，执行计算。

　　HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput)来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求，可以以流的形式访问(streamingAccess)文件系统中的数据。

　　Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。