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Hadoop總job和Tasks之間的區(qū)別是什么?

更新時(shí)間:2024-02-29 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

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  在Hadoop中,一個(gè)“Job”(作業(yè))是一個(gè)要在Hadoop集群上執(zhí)行的計(jì)算任務(wù),而“Task”(任務(wù))則是作業(yè)的一個(gè)子任務(wù),負(fù)責(zé)實(shí)際執(zhí)行數(shù)據(jù)處理和計(jì)算。下面詳細(xì)說明它們之間的區(qū)別:

  1.Job(作業(yè)):

  (1)定義:

  一個(gè)作業(yè)是一組相關(guān)的任務(wù),它們被組織在一起以實(shí)現(xiàn)某個(gè)特定的目標(biāo)。

  (2)角色:

  作業(yè)是用戶提交到Hadoop集群的頂級(jí)實(shí)體,代表了一個(gè)完整的計(jì)算任務(wù)。

  (3)組成:

  作業(yè)通常由多個(gè)階段組成,每個(gè)階段包含一個(gè)或多個(gè)任務(wù)。

  (4)狀態(tài):

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

  (5)示例:

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

  2. Task(任務(wù)):

  (1)定義:任務(wù)是作業(yè)的一個(gè)子任務(wù),負(fù)責(zé)在集群中的數(shù)據(jù)塊上執(zhí)行特定的操作。

  (2)角色:任務(wù)是作業(yè)的實(shí)際執(zhí)行單元,負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)特定的計(jì)算邏輯。

  (3)類型:在Hadoop中,有兩種主要類型的任務(wù):Map任務(wù)和Reduce任務(wù)。Map任務(wù)負(fù)責(zé)處理輸入數(shù)據(jù)的分片,而Reduce任務(wù)則負(fù)責(zé)將Map任務(wù)輸出的結(jié)果進(jìn)行匯總和處理。

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

  (5)示例:對(duì)于一個(gè)MapReduce作業(yè),它通常由多個(gè)Map任務(wù)和多個(gè)Reduce任務(wù)組成。

  主要區(qū)別:

  1.層次關(guān)系:

  任務(wù)是作業(yè)的組成部分,作業(yè)由多個(gè)任務(wù)組成。

  2.粒度:

  作業(yè)是一個(gè)高層概念,表示一個(gè)完整的計(jì)算任務(wù);而任務(wù)是作業(yè)的實(shí)際執(zhí)行單元,負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)具體的計(jì)算邏輯。

  3.職責(zé):

  作業(yè)管理整體流程和資源調(diào)度,而任務(wù)負(fù)責(zé)實(shí)際的數(shù)據(jù)處理和計(jì)算。

  總的來說,作業(yè)代表了一個(gè)完整的計(jì)算任務(wù),而任務(wù)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(jì)算任務(wù)。

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