我了解资源管理器将 MapReduce 程序发送到每个节点管理器，以便 MapReduce 在每个节点中执行。
但是在看到这张图片之后，我对实际 Map & Reduce 作业 的执行位置以及数据节点之间的洗牌如何发生感到困惑？
难道不是花时间对不同数据节点的数据进行排序和混洗/发送数据来执行 Reduce Job 吗？请解释一下。
另外请告诉我什么是图中的Map Node 和Reduce Node。
图片来源:http://gppd-wiki.inf.ufrgs.br/index.php/MapReduce
最佳答案
input split 是存储在 hdfs 上的文件的逻辑 block ，默认情况下，input split 表示文件 block ，其中文件 block 可能存储在 hdfs 中的许多数据节点上集群。
容器 是资源管理器在任何数据节点上分配的任务执行模板，用于执行 Map/Reduce 任务。
首先，Map 任务由数据节点上的容器执行，资源管理器通过遵守 Rack Awareness Policy 将容器分配到尽可能靠近 Input Split 的位置(本地/机架本地/DC本地)。
Reduce 任务将由任何数据节点上的任何随机容器执行，reducers 通过 Shuffle/Sort 过程从每个映射器复制其相关数据。
映射器以这样的方式准备结果:结果在内部分区，在每个分区内，记录按键排序，分区器确定哪个缩减器应获取分区数据。
通过 Shuffle 和 Sort，Reducer 从每个映射器通过 http 输出复制它们的相关分区，最终每个 reducer 合并和排序复制的分区，并在调用 reduce() 方法之前准备最终的单个排序文件。
下图可能会给出更多说明。 [图片来源:http://www.ibm.com/developerworks/cloud/library/cl-openstack-deployhadoop/]
关于hadoop - 节点管理器是否在每个 DataNode 内部执行 Map 和 Reduce 阶段？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29769356/
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