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Hadoop總job和Tasks之間的區(qū)別是什么?

更新時間:2024-02-29 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

IT培訓班

  在Hadoop中,一個“Job”(作業(yè))是一個要在Hadoop集群上執(zhí)行的計算任務,而“Task”(任務)則是作業(yè)的一個子任務,負責實際執(zhí)行數(shù)據(jù)處理和計算。下面詳細說明它們之間的區(qū)別:

  1.Job(作業(yè)):

  (1)定義:

  一個作業(yè)是一組相關的任務,它們被組織在一起以實現(xiàn)某個特定的目標。

  (2)角色:

  作業(yè)是用戶提交到Hadoop集群的頂級實體,代表了一個完整的計算任務。

  (3)組成:

  作業(yè)通常由多個階段組成,每個階段包含一個或多個任務。

  (4)狀態(tài):

  作業(yè)可以處于不同的狀態(tài),如等待執(zhí)行、運行中、完成等。

  (5)示例:

  一個典型的作業(yè)可以是一次MapReduce任務,或者是一個Spark作業(yè)。

  2. Task(任務):

  (1)定義:任務是作業(yè)的一個子任務,負責在集群中的數(shù)據(jù)塊上執(zhí)行特定的操作。

  (2)角色:任務是作業(yè)的實際執(zhí)行單元,負責實現(xiàn)特定的計算邏輯。

  (3)類型:在Hadoop中,有兩種主要類型的任務:Map任務和Reduce任務。Map任務負責處理輸入數(shù)據(jù)的分片,而Reduce任務則負責將Map任務輸出的結果進行匯總和處理。

  (4)狀態(tài):任務可以處于等待執(zhí)行、運行中、完成等不同的狀態(tài)。

  (5)示例:對于一個MapReduce作業(yè),它通常由多個Map任務和多個Reduce任務組成。

  主要區(qū)別:

  1.層次關系:

  任務是作業(yè)的組成部分,作業(yè)由多個任務組成。

  2.粒度:

  作業(yè)是一個高層概念,表示一個完整的計算任務;而任務是作業(yè)的實際執(zhí)行單元,負責實現(xiàn)具體的計算邏輯。

  3.職責:

  作業(yè)管理整體流程和資源調度,而任務負責實際的數(shù)據(jù)處理和計算。

  總的來說,作業(yè)代表了一個完整的計算任務,而任務是作業(yè)中的具體執(zhí)行單元,它們共同協(xié)作完成用戶提交的數(shù)據(jù)處理和計算任務。

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