MapReduce原語

hadoop MapReduce框架可以讓你的應用在集群中

可靠地

容錯地

并行

處理TB級別的數據

1024TB=1PB 1024PB=1EB 1024EB=1ZB

MapReduce原語

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**“相同”**key的鍵值對為一組調用一次reduce方法，方法內迭代這一組數據進行計算

分組比較器

YARN:資源管理框架

ResourceManager：一個 主

NodeManager：很多，每個DataNode上有一個 從

Container（容器）：CPU、內存

公司為了營業，掙錢租老王家的寫字樓

公司相當于MR作業

MR任務相當于公司員工，員工干活，相當于MR的任務運行。

員工在辦公室干活，任務在容器運行。

每個容器同時運行一個任務

客人提出訂幾間房

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1、一個ResourceManager主節點

2、每個DataNode上一個NodeManager從節點

3、每個運行于MapReduce的程序有一個MRAppMaster

公司的運作流程

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1、MapReduce將輸入的數據集邏輯切片 split

2、map任務以并行方式處理切片數據

3、框架對map輸出排序，然后將數據發送給reduce

4、MapReduce的輸入輸出數據存在于同一個文件系統（HDFS）

5、框架負責任務調度、任務監控和失敗任務的重新執行

容錯地、可靠地、并行計算

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1、MapReduce處理鍵值對形式的很多鍵值對輸入，生成鍵值對形式的很多鍵值對輸出

2、框架會對鍵和值序列化，因此鍵類型和值類型需要實現Writable接口。框架會對鍵進行排序，因此必須實現WritableComparable接口。

3、map輸出鍵值對類型和reduce鍵值對輸入類型一致

4、map的輸入鍵值對類型和輸出鍵值對類型一般不一致

5、reduce的輸入鍵值對類型和輸出鍵值對類型一般不一致

盡管hadoop框架是java開發的，MapReduce應用不一定得java開發。

hadoop
streaming允許用戶使用可執行文件的方式提供mapper和reducer，創建和執行作業。

hadoop pipes是一個跟SWIG兼容的C++ API，用于開發MapReduce應用（不基于JNI）。

mapreduce工作流程

為什么叫MapReduce：MapTask & ReduceTask

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1、每個block會有map任務

2、block切分為切片，每個切片對應一個map任務，默認一個block一個切片，一個map

3、map默認按行讀取切片數據，組成鍵值對<當前行字節偏移量, “讀到的行字符串”>

4、map函數對該鍵值對進行計算，輸出若干鍵值對。<key, value, partition>

partition指定該鍵值對由哪個reducer進行處理

5、map輸出的kvp寫到環形緩沖區，環形緩沖區默認100MB，閾值80%，當環緩達到80%就向磁盤溢寫小文件，該小文件首先按照分區號排序，相同分區號的按key進行排序。

6、默認如果落磁盤的小文件達到了3個，則進行歸并，歸并的大文件也是按分區號排序，相同分區號按照key進行排序。只是一個歸并。

7、如果map任務處理完了，它的輸出被下載到reducer所在主機

按照HTTP GET的方式下載到reducer：

reducer發送HTTP GET請求到mapper主機下載數據，該過程是洗牌shuffle

8、每個map任務都要經歷運行結束洗牌的過程

9、可以設置combinClass，先在map端對數據進行一個壓縮，比如10w個<hello,1>壓縮為1個<hello,
10w>通過網絡IO洗牌，肯定要快很多。一般情況下，combineClass就是一個reducerClass。

combinerClass的設置要求數據算法滿足結合律。

交換律

1+2=2+1

結合律

1+2+3=(1+2)+3=1+(2+3)

map1 5/3

map2 7/6 reduce: 5/3+7/6+8/11 =? reduce:（5+7+8）/(3+6+11)

map3 8/11

map任務結束

reeduce任務開始

9、等所有map任務都運行結束，并且洗牌結束，每個reducer獲取到它自己應得的所有數據，此時開始reducer處理過程。

10、如果有時間，reduce會對洗牌獲取的數據進行歸并落磁盤

如果沒有時間，也歸并，只是可能不落磁盤，直接交給reduce方法進行迭代處理了。

洗牌獲取到的數據也可能不落磁盤，此時歸并的鍵值對來源可能是磁盤的和內存的一個混合。

11、reduce按照key進行分組，每個分組調用一次reduce方法，該方法迭代計算，將結果寫到HDFS輸出。

當一個map任務計算結束，所有的reduce需要使用http
get請求獲取各自分區編號的數據，當所有map任務結束后，開始reduce計算階段。

blk按照設置進行切片，一個切片對應一個map任務，map按行讀取切片內容，以鍵值對的形式發給map方法（<“偏移量”，
“zifuchuan”>）

當map對當前簡直對計算完成，要寫到環形緩沖區，在寫之前要計算該鍵值對的分區編號

默認情況下，key的hash值對reduce個數取模。

當環形緩沖區大小達到到80%的時候，需要向磁盤溢寫數據，在溢寫的時候需要對鍵值對按照分區排序，分區內按照key的字典序排序（快排排序）

溢寫的小文件如果達到3個，則進行歸并，歸并為大文件，大文件也是按照分區排序，分區內按照key的字典序排序。

當一個map任務處理完它的切片的數據，此時所有的reduce任務到該map的機器以http
get請求獲取各自編號分區的數據，下載到reduce本地

reduce獲取到map的數據后，如果有時間，也會進行歸并

并不能保證此時所有的map都計算結束了。

只有當所有的map計算結束，同時reduce獲取到所有的數據之后，才開始進行reduce計算。

按照原語，相同key的鍵值對為一組，調用一次reduce方法，方法內迭代這組數據計算，結果輸出到HDFS中。

mapreduce是一套分布式計算的流程、框架

數單詞游戲：

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getFileBlockLocations(new Path(), offset, len);

[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-29JDtWXU-1617443696203)(media/2bd3d6e6214eef0ddccf84f4d9e256a2.jpeg)]

reduce從map端拉取數據的過程稱為洗牌shuffle

通過網絡拉取，慢！！！

要對map端數據進行壓縮：

Combiner：

<hello, 1> 1000萬個 <hello, 1000萬>

但是不能保證combiner什么時候都能用：

需要計算滿足結合律：（A+B）+C=A+(B+C)

job.setCombinerClass(MyReducer.class)

8/9

4/7 REDUCE: (8+4+2)/(9+7+11)

2/11

也不能保證combiner什么時候都用得上：

環形緩沖區小文件歸并，進行combiner，如果不歸并，沒有combiner過程。

reducer通過HTTP按照分區號獲取map輸出文件的數據。map端有一個HTTP服務處理該reducer的HTTP請求。該HTTP服務最大線程數由mapreduce.shuffle.Max.threads屬性指定。這個屬性指定nodemanager的線程數，而不是對map任務指定線程數（該數字在多個不同的任務之間共享），因為nodemanager上有可能運行了好幾個map任務。默認值是0，表示最大線程數是服務器處理器核心數的兩倍。

map輸出文件位于運行map任務的本地磁盤。一個reduce任務需要從集群中多個map任務獲取指定分區的數據。多個map任務有可能是在不同時間完成的，每當一個map任務運行完，reduce就從該map任務獲取指定分區數據。reduce任務會以多線程的方式從多個map任務并行獲取指定分區數據。默認線程數是5，可以通過mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies屬性指定。

reducer拷貝map的輸出如果很小，則放在內存中（mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent指定堆空間百分比）否則拷貝到磁盤。當內存緩沖區數據大小達到閾值（mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent

）或map輸出文件個數達到閾值（mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold

），就發生文件合并溢寫到磁盤上。如果指定combiner，此處也會進行combine。

二次排序（先了解）

在map階段按照key對鍵值對進行排序，對值不排序。如果相對value進行排序，就需要二次排序。

需求：查找每年的最高氣溫

數據格式：年份為key，每天的氣溫是value

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所謂二次排序：

1、新的key應該是輸入的key和value的組合

2、按照復合key進行比較排序

3、分區比較器和分組比較器只對復合key中的原生key進行分區和分組

[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-ANIzevjh-1617443696217)(media/b401109fdf220e7d8e8f806744b93bef.jpeg)]

總結

Map：

1、根據業務需求處理數據并映射為KV模型

2、并行分布式

3、計算向數據移動

Reduce：

1、數據全量/分量加工

2、Reducer中可以包含不同的key 分區的范圍大于分組

3、相同分區的Key匯聚到一個Reducer中

4、“相同”的Key調用一次reduce方法

5、排序和比較實現key的匯聚

K,V使用自定義數據類型 MyKey：WritableComparable

MyValue：Writable

1、節省開發成本，提高程序自由度

2、框架會對鍵和值序列化，因此鍵類型和值類型需要實現Writable接口。

3、框架會對鍵進行排序，因此必須實現WritableComparable接口。

作業：

mapreduce處理過程，自己的語言寫

java API操作HDFS

MR作業提交流程

YARN

[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-u3keUIAM-1617443696219)(media/bbfa9b838f96a98e608931306c1f703e.gif)]

ResourceManager管理集群中所有的資源

通過NodeManager管理

NodeManager通過Container管理資源

Container包裝資源:CPU/內存/IO

MapReduce作業

AppMaster 調度

向RM申請資源

MapTask

ReduceTask

客戶端：

RM客戶端：用于申請資源

AM客戶端：用于跟AppMaster交互

YARN：解耦資源與計算

ResourceManager

主，核心

集群節點資源管理

NodeManager

與RM匯報資源

管理Container生命周期

計算框架中的資源都以Container表示

Container：【由節點NM管理，CPU,MEM,I/O大小，啟動命令】

內存：1024MB

CPU：1個虛擬核心 vcore

默認NodeManager啟動線程監控Container大小，超出申請資源額度，kill

支持Linux內核的Cgroup

MR ：

AppMaster 擁有 RM客戶端

作業為單位，避免單點故障，負載到不同的節點

創建Task，需要和RM申請資源（Container）

Task-Container

Map任務

Reduce任務

Client：

RM-Client：請求資源創建AM

AM-Client：與AM交互

YARN：Yet Another Resource Negotiator；

Hadoop 2.0新引入的資源管理系統，直接從MRv1演化而來的；

核心思想：將MRv1中JobTracker的資源管理和任務調度兩個功能分開，分別由ResourceManager和ApplicationMaster進程實現

ResourceManager：負責整個集群的資源管理和調度

ApplicationMaster：負責應用程序相關的事務，比如任務調度、任務監控和容錯等

YARN的引入，使得多個計算框架可運行在一個集群中

每個應用程序對應一個ApplicationMaster

目前多個計算框架可以運行在YARN上，比如MapReduce、Spark、Storm等

MapReduce On YARN：MRv2

將MapReduce作業直接運行在YARN上，而不是由JobTracker和TaskTracker構建的MRv1系統中

基本功能模塊

YARN：負責資源管理和調度

MRAppMaster：負責任務切分、任務調度、任務監控和容錯等

MapTask/ReduceTask：任務驅動引擎，與MRv1一致

每個MapRduce作業對應一個MRAppMaster

MRAppMaster任務調度

YARN將資源分配給MRAppMaster

MRAppMaster進一步將資源分配給內部的任務

MRAppMaster容錯

失敗后，由YARN重新啟動

任務失敗后，MRAppMaster重新申請資源

ResourceManager掛怎么辦？RM-HA

流程

[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-ATFguCez-1617443696223)(media/c6fd6979490a8e495297ad6ef26c1b16.png)]

1、客戶端，提交MapReduce作業

2、YARN的資源管理器（Resource Manager），協調集群中計算資源的分配

3、YARN的節點管理器（Node Manager），啟動并監控集群中的計算容器

4、MapReduce的Application Master，協調MapReduce作業中任務的運行。Application
Master和MapReduce任務運行于容器中，這些容器由resourcemanager調度，由nodemanager管理。

5、分布式文件系統（一般是HDFS），在組件之間共享作業數據。

Job對象的submit方法創建了一個內部的JobSubmitter實例并調用該實例的submitJobInternal方法。一旦提交了作業，waitForCompletion方法每秒鐘輪詢作業的執行進度，如果進度發生了變化，則向控制臺報告進度。當作業成功完成，展示作業計數器的數據。否則展示作業失敗的錯誤日志信息。

客戶端：JobSubmitter實現的作業提交的過程有如下幾個步驟：

1、向resourcemanager申請一個新的application ID，用于MapReduce作業的ID

2、檢查作業的輸出。如果沒有指定輸出或者輸出路徑已經存在，則不提交作業，MapReduce程序拋異常

3、計算作業的輸入切片。如果不能計算切片（比如輸入路徑不存在等），不提交作業，MR程序拋異常。

4、拷貝執行作業需要的資源到共享文件系統的以作業ID命名的目錄中，這些資源包括作業的jar包，配置文件，計算好的輸入切片。作業的jar包有一個很高的副本數量（mapreduce.client.submit.file.replication指定，默認值是10），這樣當nodemanager如果運行作業中的任務，會有很多副本可以訪問。

5、調用resourcemanager的submitApplication方法提交作業。

1、YARN為請求分配一個容器，resourcemanager通過容器所在節點上的nodemanager在該容器中啟動application
master進程。

2、MapReduce作業的application master是一個java
app，主入口類是MRAppMaster。從HDFS抽取客戶端計算好的輸入切片，為每一個切片創建一個map任務對象，以及一定數量的reduce任務對象.

application
master會為作業中所有的map任務以及reduce任務向resourcemanager請求容器。為map任務的請求會首先進行并且相對于reduce任務請求有更高的優先級。當map任務完成率達到了5%之后才會為reduce任務發送容器請求。

appmaster從hdfs抽取客戶端上傳的信息，計算好map對象和reduce對象，首先向resourcemanager為map任務申請資源，當map任務完成5%之后為reduce任務申請資源

reduce任務可以運行于集群中的任意位置，而map任務會有本地讀取數據的限制。移動計算而不是數據。數據本地。次之為機架本地。

請求會指定每個任務需要的內存和cpu資源。默認情況下為每個map任務或reduce任務分配1024MB的內存和一個虛擬核心。這些值對于每個作業都是可以配置的：mapreduce.map.memory.mb，

mapreduce.reduce.memory.mb

mapreduce.map.cpu.vcores

以及mapreduce.reduce.cpu.vcores。

一旦resourcemanager在一個節點上的一個容器中為一個任務分配了資源，application
master與nodemanager通信，啟動容器。任務通過一個java
app來執行，該app的主入口類是YarnChild。在它可以開始任務的執行之前，它要本地化任務需要的資源，包括jar包，配置文件，以及分布式緩存中存儲的其他共享文件。最后，它開始運行map任務或者reduce任務。

當作業的最后一個任務完成并通知application
master，AppMaster就更改作業的狀態為”successfully”。作業就打印信息告知客戶端，客戶端waitForCompletion方法返回。此時也會在控制臺打印作業的統計信息和計數器的信息。

作業完成，application
master所在容器和任務所在容器銷毀工作狀態（中間的輸出結果刪除）。作業的信息被作業歷史服務器存檔以備以后查詢使用。

YARN RM-HA搭建

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[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-5s7YOIJU-1617443696226)(media/53d92bd970ab864252bb6f27178aba0d.png)]

mapred-site.xml

local/classic/yarn

指定mr作業運行的框架：要么本地運行，要么使用MRv1，要么使用yarn

<property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property>

yarn-site.xml

<!-- 讓yarn的容器支持mapreduce的洗牌，開啟shuffle服務 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <!-- 啟用resourcemanager的HA --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 給兩個resourcemanager組成的HA命名 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>cluster1</value> </property> <!-- RM HA的兩個resourcemanager的名字 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm1,rm2</value> </property> <!-- 指定rm1的reourcemanager進程所在的主機名稱 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> <value>node3</value> </property> <!-- 指定rm2的reourcemanager進程所在的主機名稱 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>node4</value> </property> <!-- 指定zookeeper集群的各個節點地址和端口號 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>node2:2181,node3:2181,node4:2181</value> </property>

將配置文件在四臺服務器同步

scp node[234]:`pwd`

首先啟動HDFS

start-ha.sh

#!/bin/bash for node in node2 node3 node4 do ssh $node “source /etc/profile; zkServer.sh start” done sleep 1 start-dfs.sh echo “--------------node1-jps----------------” jps for node in node2 node3 node4 do echo “---------------$node-jps-------------------” ssh $node “source /etc/profile; jps” done

在node3或node4上執行命令：

start-yarn.sh

在node4或者node3上執行命令：

yarn-daemon.sh start resourcemanager

停止：

在node3或者node4上執行：

stop-yarn.sh

在node4或者node3上執行：

yarn-deamon.sh stop resourcemanager

http://node3:8088

http://node4:8088

訪問resourcemanager的web頁面

[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-cIOfTNJL-1617443696228)(media/d34354b54c107b394a5f48b070ddff97.png)]

運行自帶的wordcount

運行的命令：

cd $HADOOP_HOME

cd share/hadoop/mapreduce

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar wordcount /input /output

*input:是hdfs文件系統中數據所在的目錄

*ouput:是hdfs中不存在的目錄，mr程序運行的結果會輸出到該目錄

輸出目錄內容：

-rw-r–r-- 3 root supergroup 0 2017-07-02 02:49 /mr/test/output/_SUCCESS

-rw-r–r-- 3 root supergroup 49 2017-07-02 02:49 /mr/test/output/part-r-00000

/_SUCCESS：是信號/標志文件

/part-r-00000：是reduce輸出的數據文件

r：reduce的意思，00000是對應的reduce編號，多個reduce會有多個數據文件

啟動腳本和停止腳本：

start-hdfs-ha-rm-ha.sh

#!/bin/bash for node in node2 node3 node4 do ssh $node “source /etc/profile; zkServer.sh start” done sleep 1 start-dfs.sh ssh node3 “. /etc/profile; start-yarn.sh” ssh node4 “. /etc/profile; yarn-daemon.sh start resourcemanager” echo “--------------node1-jps----------------” jps for node in node2 node3 node4 do echo “---------------$node-jps-------------------” ssh $node “source /etc/profile; jps” done

stop-hdfs-ha-rm-ha.sh

#!/bin/bash ssh node4 “. /etc/profile; stop-yarn.sh” ssh node3 “. /etc/profile; yarn-daemon.sh stop resourcemanager” stop-dfs.sh for node in node2 node3 node4 do ssh $node “source /etc/profile; zkServer.sh stop” done echo “-------------node1-jps-----------------” jps for node in node2 node3 node4 do echo “---------------$node-jps-----------------” ssh $node “source /etc/profile; jps” done

動手寫wordcount

1、新建eclipse的java項目

2、添加hadoop的jar包依賴

121個jar包

$HADOOP_HOME/share/hadoop/{common,common/lib,hdfs,hdfs/lib,mapreduce,mapreduce/lib,tools/lib,yarn,yarn/lib}.jar

3、添加hadoop的配置文件到類路徑

從集群拷貝這四個文件到當前項目類路徑

core-site.xml

hdfs-site.xml

mapred-site.xml

yarn-site.xml

4、編寫Mapper、Reducer以及MainClass

wordcount

WCMapper.java

package com.bjsxt.mr.wordcount; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> { private Text outKey = new Text(); private LongWritable outValue = new LongWritable(); @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { Thread.sleep(9999999999L); //一句話 hello bjsxt 1 String line = value.toString(); //將一句話按照空格隔開為單個單詞 // {“hello”, “bjsxt”, “1”} String[] words = line.split(" "); for (String word : words) { outKey.set(word); outValue.set(1); // <“hello”, 1> // <“bjsxt”, 1> // <“1”, 1> context.write(outKey, outValue); } } }

WCReducer.java

package com.bjsxt.mr.wordcount; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class WCReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> { private LongWritable outValue = new LongWritable(); @Override protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { // key表示的單詞出現的次數，總數 long sum = 0; // 獲取values的迭代器，用于遍歷 Iterator<LongWritable> itera = values.iterator(); //<“zhangsan”, 1> //<“zhangsan-0”, 1> //<“zhangsan-1”, 1> //<“zhangsan-2”, 1> //<“zhangsan-3”, 1> //<“zhangsan-4”, 1> while (itera.hasNext()) { // 獲取該值 LongWritable val = itera.next(); // 將該值轉換為long類型 long num = val.get(); // 逐個求和 sum += num; } // 將總數封裝為LongWritable類型對象 outValue.set(sum); // 輸出到HDFS context.write(key, outValue); } }

MainClass.java

package com.bjsxt.mr.wordcount; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class MainClass { public static void main(String[] args) throws Exception { if (args == null || args.length != 2) { System.out.println(“Usage : yarn jar wc.jar com.bjsxt.mr.wordcount.MainClass <input path> <output path>”); System.exit(1); } Configuration conf = new Configuration(true); Job job = Job.getInstance(conf); //設置主入口程序 job.setJarByClass(MainClass.class); // 設置作業名稱，該名稱可以在UI上看到 job.setJobName(“我的數單詞”); // Path inputPath = new Path("/mr/wc/input/hello.txt"); Path inputPath = new Path(args[0]); //設置輸入路徑 FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath); // Path outputPath = new Path("/mr/wc/output"); Path outputPath = new Path(args[1]); //指定輸出路徑，該路徑一定不能存在 FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath); //指定mapper類 job.setMapperClass(WCMapper.class); //指定reducer類 job.setReducerClass(WCReducer.class); //map輸出鍵值對的key類型 job.setMapOutputKeyClass(Text.class); //map端輸出鍵值對的value類型 job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class); //提交作業 job.waitForCompletion(true); } }

5、打包

只打包三個類就可以。

6、上傳

7、運行

yarn jar </path/to/your/jar.jar> /<inputpath> /<outputpath>

如果想本地運行，則可以如此設置：

[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-Uof8DGaX-1617443696230)(media/1a2f3abbec656874452bccf4caf08cd3.png)]
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|

5、打包

只打包三個類就可以。

6、上傳

7、運行

yarn jar </path/to/your/jar.jar> /<inputpath> /<outputpath>

如果想本地運行，則可以如此設置：

[外鏈圖片轉存中…(img-Uof8DGaX-1617443696230)]

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mapreduce的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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