MapReduce基本概念
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mapreduce基础概念
MapReduce是一种大数据处理模型，用于并行处理大规模的数据集。
它由Google在2004年提出，并成为Apache Hadoop的核心组件之一。
MapReduce模型的设计目的是为了简化并行计算任务，使得开发人员可以在分布式系统上高效地处理大规模数据。
MapReduce模型的基本概念如下：1. 输入数据集：MapReduce将输入数据集分割成多个小数据块，并且每个数据块可以由一个或多个键值对组成。
2. 映射 Map）函数：映射函数是并行处理输入数据块的核心操作。
它将输入数据块的每个键值对进行处理，并生成一系列中间键值对。
映射函数可以根据需求进行自定义操作，比如提取关键词、计数等。
3. 中间数据集：MapReduce将映射函数生成的中间键值对根据键进行分组，将具有相同键的值组合在一起，形成中间数据集。
4. 归约 Reduce）函数：归约函数对每个中间键值对的值列表进行处理，并生成最终的输出结果。
归约函数通常是进行聚合操作，比如求和、求平均值等。
5. 输出数据集：MapReduce将归约函数处理后的结果保存在输出数据集中。
MapReduce模型的工作过程如下：1. 切分输入数据集：将大规模的输入数据集切分成多个小数据块，并分配给不同的计算节点。
2. 映射：每个计算节点将分配到的数据块使用映射函数进行处理，并生成中间键值对。
3. 分组：根据中间键的值，将相同键的中间值进行分组，以便后续的归约操作。
4. 归约：每个计算节点对分组后的中间值进行归约操作，生成最终的输出结果。
5. 合并输出结果：将所有计算节点的输出结果进行合并，形成最终的输出数据集。
MapReduce模型的优点包括：- 可扩展性：可以处理非常大规模的数据，并利用分布式计算资源进行并行处理，提高处理效率。
- 容错性：MapReduce具备容错机制，当某个计算节点发生故障时，可以重新分配任务到其他节点上。
- 灵活性：开发人员可以根据具体需求自定义映射和归约函数，实现各种数据处理操作。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。
第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。
第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。
第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。
黑马程序员hadoop笔记
黑马程序员hadoop笔记Hadoop是当前最流行的大数据处理框架之一，具备高可靠性、高扩展性和高效性等特点。
本文将全面介绍Hadoop的相关内容，包括其基本概念、架构设计、应用场景以及使用方法等。
1. Hadoop的基本概念Hadoop是一个开源的分布式计算平台，其核心由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架组成。
HDFS采用主从架构，支持海量数据的分布式存储和处理；MapReduce则是一种分布式计算模型，提供了高效的数据处理能力。
2. Hadoop的架构设计Hadoop采用了分布式存储和计算的架构设计，主要包括主节点（NameNode）和多个工作节点（DataNode）组成。
主节点负责管理整个系统的元数据信息，存储在内存中，而工作节点则负责存储和计算任务的执行。
3. Hadoop的应用场景Hadoop广泛应用于大规模数据处理和分析领域。
它可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
常见的应用场景包括日志分析、推荐系统、搜索引擎和数据仓库等。
4. Hadoop的使用方法使用Hadoop进行数据处理通常需要编写MapReduce程序，它由Mapper和Reducer两个组件组成。
Mapper负责将输入数据切分成若干键值对，然后执行相应的逻辑处理；Reducer负责对Mapper的输出结果进行归纳和聚合。
在编写MapReduce程序时，我们需要定义数据的输入和输出路径，并指定Mapper和Reducer的逻辑处理方式。
通过Hadoop提供的命令行工具和API，可以方便地操作Hadoop集群，提交任务并监控任务的执行状态。
本文对Hadoop的概念、架构设计、常见应用场景和使用方法进行了简要介绍。
Hadoop作为一种强大的大数据处理框架，具备高可靠性和高扩展性，适用于处理大规模数据和复杂计算任务。
通过深入学习和掌握Hadoop的知识，我们可以更好地应对现实中的数据挑战，并开展相关的数据分析和应用开发工作。
《大数据技术导论》课程介绍
结合实际案例，介绍数据仓库和商业智能分析平台在企业中的应用 和实践经验。
数据安全、隐私保护及合规性问题探讨
数据安全挑战与对策
分析大数据时代面临的数据安全挑战，探讨加密技术、访问控制 等安全对策的应用和实践。
隐私保护技术
介绍隐私保护技术的原理和方法，包括数据脱敏、匿名化处理和差 分隐私等，并分析它们在保护个人隐私方面的作用。
数据可视化概述
简要介绍数据可视化的重要性和常用工具。
Echarts使用技巧
介绍Echarts的图表类型、配置项、数据格式等， 并分享在实际项目中的使用经验。
ABCD
Tableau使用技巧
详细讲解Tableau的数据连接、图表制作、仪表 板设计等功能和使用技巧。
可视化工具比较与选择
对比不同可视化工具的优缺点，给出选择建议。
通过传感器网络实时采集各种环境参数、 设备状态等数据。
数据挖掘 通过聚类分析、异常检测、关联规则 挖掘等手段挖掘数据中的有价值信息。
数据传输与存储 将采集到的数据实时传输到数据中心， 并进行高效存储。
应用场景 将挖掘结果应用于智能家居、智能交 通、环境监测等领域，实现智能化决 策和控制。
06
CATALOGUE
02
MapReduce应用实例
通过具体案例，如WordCount、Inverted Index等，详细讲解
MapReduce编程实践。
03
MapReduce优化策略
探讨如何提高MapReduce程序的执行效率，包括数据倾斜处理、
Combiner使用等技巧。
实时计算框架Storm、Spark Streaming应用案例分享
数据类型多样化
数据处理速度要求提高
数据安全、隐私保护及合规性问题探讨
数据安全挑战与对策
分析大数据时代面临的数据安全挑战，探讨加密技术、访问控制 等安全对策的应用和实践。
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通过传感器网络实时采集各种环境参数、 设备状态等数据。
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数据传输与存储 将采集到的数据实时传输到数据中心， 并进行高效存储。
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MapReduce应用实例
通过具体案例，如WordCount、Inverted Index等，详细讲解
MapReduce编程实践。
03
MapReduce优化策略
探讨如何提高MapReduce程序的执行效率，包括数据倾斜处理、
Combiner使用等技巧。
实时计算框架Storm、Spark Streaming应用案例分享
数据类型多样化
数据处理速度要求提高
2024年度《大数据技术导论》课程教学大纲
NoSQL数据库概述
阐述NoSQL数据库的概念、特点及其与关系型数据库的区别。
主要NoSQL数据库类型
介绍键值存储、列式存储、文档存储和图形存储等主要的NoSQL 数据库类型及其代表产品。
NoSQL数据库应用案例
展示NoSQL数据库在不同领域的应用实例，如MongoDB在Web 开发中的应用、Cassandra在分布式系统中的应用等。
及其在大数据存储中的角色。
HDFS架构与原理
02
详细解析HDFS的架构，包括NameNode、DataNode、Block
等核心概念，以及其高可的基本操作指南，如文件的上传、下载、查看等，并
通过实例演示其用法。
12
NoSQL数据库简介
2024/3/23
数据加密技术
采用先进的数据加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性 。
隐私保护法规
制定和完善隐私保护法规，规范大数据的收集、存储和使用行为，保 护个人隐私不受侵犯。
2024/3/23
24
数据质量与治理问题
数据质量问题
大数据中存在着大量重 复、错误和不完整的数 据，严重影响数据分析 结果的准确性和可信度 。
2024/3/23
智能能源管理
利用大数据和物联网技术 ，实现能源的智能分配和 优化。
公共安全监控
通过大数据分析，提高城 市公共安全监控和应急响 应能力。
22
06 大数据挑战与未来发展
2024/3/23
23
数据安全与隐私保护问题
数据泄露风险
随着大数据技术的广泛应用，数据泄露事件频繁发生，对企业和个 人隐私造成严重威胁。
10
讲解数据可视化的基本 原理和常用工具，如 Tableau、D3.js等，以 及如何将分析结果以直 观的方式呈现出来。
3-MapReduce编程详解
MapReduce编程一、实验目的1、理解MapReduce编程模型基本知识2、掌握MapReduce开发环境的搭建3、掌握MapReduce基本知识，能够运用MapReduce进行基本的开发二、实验原理MapReduce 是Hadoop两个最基础最重要的核心成员之一。
它是大规模数据（TB 级）计算的利器，Map 和Reduce 是它的主要思想，来源于函数式编程语言。
从编程的角度来说MapReduce分为Map函数和Reduce函数，Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现map 和reduce 两个接口，即可完成TB级数据的计算。
Hadoop Map Reduce的实现采用了Master/Slave 结构。
Master 叫做JobTracker，而Slave 叫做TaskTracker。
用户提交的计算叫做Job，每一个Job会被划分成若干个Tasks。
JobTracker负责Job 和Tasks 的调度，而TaskTracker负责执行Tasks。
常见的应用包括：日志分析和数据挖掘等数据分析应用，另外，还可用于科学数据计算，如圆周率PI 的计算等。
MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和Reduce。
当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map 任务处理输入数据中的一部分，当Map 任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。
Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出。
按照以上基本的描述，其工作图如下。
从工作流程来讲，MapReduce对应的作业Job首先把输入的数据集切分为若干独立的数据块，并由Map组件以Task的方式并行处理。
处理结果经过排序后，依次输入给Reduce 组件，并且以Task的形式并行处理。
hadoop的基本操作命令
hadoop的基本操作命令Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，其强大的数据处理能力和可扩展性使其成为企业级应用的首选。
在使用Hadoop时，熟悉一些基本操作命令是必不可少的。
以下是Hadoop的基本操作命令：1. 文件系统命令Hadoop的文件系统命令与Linux系统类似，可以用于管理Hadoop的文件系统。
以下是一些常用的文件系统命令：- hdfs dfs -ls：列出文件系统中的文件和目录。
- hdfs dfs -mkdir：创建一个新目录。
- hdfs dfs -put：将本地文件上传到Hadoop文件系统中。
- hdfs dfs -get：将Hadoop文件系统中的文件下载到本地。
- hdfs dfs -rm：删除文件系统中的文件或目录。
- hdfs dfs -du：显示文件或目录的大小。
- hdfs dfs -chmod：更改文件或目录的权限。
2. MapReduce命令MapReduce是Hadoop的核心计算框架，用于处理大规模数据集。
以下是一些常用的MapReduce命令：- hadoop jar：运行MapReduce作业。
- hadoop job -list：列出所有正在运行的作业。
- hadoop job -kill：终止正在运行的作业。
- hadoop fs -copyFromLocal：将本地文件复制到Hadoop文件系统中。
- hadoop fs -copyToLocal：将Hadoop文件系统中的文件复制到本地。
- hadoop fs -rmr：删除指定目录及其所有子目录和文件。
3. YARN命令YARN是Hadoop的资源管理器，用于管理Hadoop集群中的资源。
以下是一些常用的YARN命令：- yarn node -list：列出所有节点的状态。
- yarn application -list：列出所有正在运行的应用程序。
- yarn application -kill：终止正在运行的应用程序。
hadoop基本概念
hadoop基本概念一、hadoop基本概念hadoop包括两个核心组成：HDFS：分布式文件系统，存储海量的数据MapReduce：并行处理框架，实现任务分解和调度。
整个HDFS三个重要角色：NameNode、DataNode和Client。
NameNode可以看作是分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等。
NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中，这些信息主要包括了文件信息、每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等。
DataNode是文件存储的基本单元，它将Block存储在本地文件系统中，保存了Block的Meta-data，同时周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode。
Client就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。
MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架，它被设计用于并行计算海量数据。
第一个提出该技术框架的是Google 公司，而Google 的灵感则来自于函数式编程语言，如LISP，Scheme，ML 等。
MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和Reduce。
当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map 任务处理输入数据中的一部分，当Map 任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。
Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出。
二、hadoop运行机制关于hadoop的运行机制，这里由于笔者还没真正弄透彻，只是知道一个大致的处理思想。
下面就贴几张比较形象的图片：HDFS：文件写入：Client向NameNode发起文件写入的请求。
NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。
hive join的原理
Hive Join的基本原理Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它提供了一个类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于在大规模数据集上进行数据查询和分析。
Hive的查询语言HiveQL支持各种操作，包括数据的连接(join)，这是在数据仓库中非常常见和重要的操作之一。
Hive的连接操作是通过执行MapReduce任务来实现的。
在理解Hive Join的基本原理之前，我们需要先了解一些与Hive MapReduce有关的基本概念。
1. MapReduce的基本概念MapReduce是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型，它将任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
Map阶段负责将输入数据切分为若干个独立的数据块，并对每个数据块执行一次Map函数，生成中间结果。
Reduce阶段负责对Map阶段输出的中间结果进行合并和处理，最终生成最终的结果。
MapReduce模型的基本原理是将计算任务分发到多个节点上并行执行，每个节点独立处理自己的数据块，最后将结果合并得到最终的结果。
这种并行处理的方式使得MapReduce非常适合处理大规模数据集。
2. Hive Join的基本原理在Hive中，连接操作是通过执行多个MapReduce任务来实现的。
下面我们将详细介绍Hive Join的基本原理。
2.1 Map阶段在Hive中，连接操作的Map阶段主要负责将输入数据进行切分，并为每个输入数据块执行一次Map函数。
具体而言，对于连接操作，Hive将需要连接的两个表的数据分别切分为若干个数据块，并将每个数据块的键值对发送到不同的Map任务中。
在Map阶段，Hive会使用连接条件将两个表的数据进行匹配。
例如，如果是基于等值连接，Hive会将具有相同连接键的数据块发送到同一个Map任务中。
如果是基于范围连接，Hive会将满足范围条件的数据块发送到同一个Map任务中。
在Map阶段，Hive会对每个数据块执行Map函数，将输入数据转换为键值对形式的数据。
hadoop实训报告文字
Hadoop实训报告引言Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于处理大规模数据集的存储和分析。
在本次实训中，我们学习了Hadoop的基本概念和使用方法，并通过实践掌握了Hadoop的各种组件及其功能。
实训内容1. Hadoop概述首先，我们学习了Hadoop的基本概念和架构。
Hadoop由HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce两个核心组件组成。
HDFS用于存储大规模数据集，并提供高可靠性和容错性。
MapReduce是一种分布式计算模型，用于将数据分成多个小块，在集群中并行处理。
2. Hadoop安装与配置接下来，我们进行了Hadoop的安装与配置。
首先，我们下载了Hadoop的安装包，并解压到本地目录。
然后，我们配置了Hadoop的环境变量，使其能够在命令行中被识别。
3. Hadoop集群搭建为了更好地理解Hadoop的分布式特性，我们搭建了一个Hadoop集群。
我们使用了三台虚拟机，分别作为一个主节点和两个从节点。
在主节点上配置了HDFS和MapReduce的相关文件，并在从节点上配置了对应的通信信息。
4. Hadoop基本操作在学习了Hadoop的基本概念和架构后，我们开始进行一些基本的Hadoop操作。
首先，我们学习了Hadoop的文件操作命令，如上传、下载、删除等。
然后，我们学习了Hadoop的作业操作命令，如提交作业、查看作业状态等。
5. Hadoop应用开发在掌握了Hadoop的基本操作后，我们开始进行Hadoop应用的开发。
我们使用Java语言编写了一个简单的MapReduce程序，用于统计一个文本文件中的单词出现次数。
通过编写这个程序，我们更深入地理解了MapReduce的工作原理和应用。
6. Hadoop性能优化最后，我们学习了Hadoop的性能优化方法。
我们通过调整各种参数和配置文件，来提高Hadoop的运行效率和并行性能。
我们还学习了如何监控Hadoop集群的运行状态，并根据监控结果进行调整和优化。
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1)MapReduce概念MapReduce其实是两个分离的概念：map和reduce。
首先看一个简单的例子。
例如，现在需要计算1w篇文章中字母‘w’的数量。
这些文章以键值对(key/value)的形式存储DocumentID(key), DocumentContent(Value)1, "This is an article" //假设这篇文章中含有“w”字母5个2, "This is another article" // 含有“w”字母8个...10000, "This is the last article" //含有“w”字母9个下面是两段伪代码：map(String key, String value):// key: document name// value: document contentsfor each word w in value:EmitIntermediate(w, "1");map函数将被应用到每一个键值对。
因此第一次调用为map(1, "This is a article")，最后一次是map(10000, "This is the last article")。
全部map函数运行完毕后，将输出一个中间结果集：w, "5" //第一次调用的结果w, "8"..w, "9" //第1w次接下来工作交给了reduce函数：reduce(String key, Iterator values):// key: a word// values: a list of countsint result = 0;for each v in values:result += ParseInt(v);Emit(AsString(result));reduce函数将被应用到每一个要查询的字母上。
在此例中只有一个，"w"。
此时只调用一次, reduce("w", ["5", "8"....."9"])。
reduce做的仅仅是将数列中的所有数字相加，就得到了1w篇文章中w字母的个数。
⇧过程很简单，但里面蕴含的寓意值得深思：1，首先，因为map是对每一个键值对分别进行计算(即，map函数用来分别统计每一篇文章中w的个数)，而相互之间没有什么关联。
因此map函数可以实现很高的并行度，map函数的调用可以被灵活分散到多个服务器。
map的输入一般是：(<k1, v1>)。
如上例为(int DocumentID, string ArticleContent)输出是(<k2, v2>)。
如上例是(string Word, int count).因此输出结果的key：k2通常不再是k1。
k1的信息在大部分情况下并不需要，所以会被丢弃。
例如我们通常不再需要DocumentID了。
2，其次，reduce函数实际的作用是汇总。
此时对于字母w，reduce函数的工作已不能再被划分(只有一次调用)，因此reduce的并行度并不高。
但想象一下，现在的工作是统计1w篇文章中“word“，”hello“，”good“....”no“等1w个单词出现的次数，就会需要1w次reduce调用。
因此reduce在执行大量复杂任务时，仍然能实现很高的并行度。
reduce的输入一般是(<k2, list(v2)>)。
上例中即为(string Word, list<int> count).输出为(<k3, v3>)。
在上例中reduce函数就是将list<int> sum了一下，所以k2=k3.但并非所有的应用都是这样的。
⇧至此，对map和reduce给出概念：Map 函数，由用户编写，处理输入的键值对，输出一系列键值对形式的中间结果。
MapReduce架构按照每一个中间结果的key，group出另一个中间结果(即将w,"5" w, "8" ...w,"9"汇总成w,[”5“,”8“...."9"])并传递给reduce函数。
Reduce函数，也由用户编写，将键值对形式的中间结果作为输入参数。
它按key将value merge到一起(可以是求和，求平均值等多种操作)，形成一个较小的结果集。
注意在实际应用中，map函数和reduce函数都可以有多个，被成为mapper和reducer。
⇧最后是MapReduce的工作过程(非常重要！)1.The MapReduce library in the user program first shards the input files into M pieces oftypically 16megabytes to 64 megabytes (MB) per piece. It then starts up many copies of theprogram on a clusterof machines.2.One of the copies of the program is special: the master. The rest are workers that areassigned workby the master. There are M map tasks and R reduce tasks to assign. The master picks idle workers and assigns each one a map task or a reduce task.3.A worker who is assigned a map task reads the contents of the corresponding input shard. Itparses key/value pairs out of the input data and passes each pair to the user-defined Mapfunction. The intermediate key/value pairs produced by the Map function are buffered in memory.4.Periodically, the buffered pairs are written to localdisk, partitioned into R regions by thepartitioning function. The locations of these buffered pairs on the local disk are passed back tothe master, who is responsible for forwarding these locations to the reduce workers.这里通常会使用一个partition函数。
5.When a reduce worker is notified by the master about these locations, it uses remoteprocedure calls to read the buffered data from the local disks of the map workers. When areduce worker has read all intermediatedata, it sorts it by the intermediate keys so that alloccurrences of the same key are grouped together. If the amount of intermediate data is toolarge to fit in memory, an external sort is used.6.The reduce worker iterates over the sorted intermediate data and for each uniqueintermediate key encountered,it passes the key and the corresponding set of intermediatevalues to the user's Reduce function.The output of the Reduce function is appended to a finaloutput file for this reduce partition.7.When all map tasks and reduce tasks have beencompleted, the master wakes up the userprogram.At this point, the MapReduce call in the user program returns back to the user code. After successful completion, the output of the MapReduce execution is available in the R output files.注意这里是R个outputfile，也就是mapper计算出结果后，被partition函数分成的R个region。
To detect failure, the master pings every worker periodically. If no responseis received from a worker in a certain amount oftime, the master marks the worker as failed. Any maptasks completed by the worker are reset back to their initialidle state, and therefore become eligible for schedulingon other workers. Similarly, any map task or reducetask in progress on a failed worker is also reset to idleand becomes eligible for rescheduling.Completed map tasks are re-executed when failure occurs becausetheir output is stored on the local disk(s) of thefailed machine and is therefore inaccessible. Completedreduce tasks do not need to be re-executed since theiroutput is stored in a global fille system.Hadoop就是当前最流行的开源MapReduce框架。