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MapReduce 개념 본문

DataBase/Hadoop

MapReduce 개념

Excelsior-JH 2016. 10. 13. 23:53

1. 맵리듀스 개념

맵리듀스 프로그래밍은 맵(Map)과 리듀스(Reduce)라는 두 가지 단계로 데이터를 처리한다.

맵(Map)은 입력 파일을 한 줄씩 읽어서 데이터를 변형(transformation)하며, 리듀스(Reduce)는 맵의 결과 데이터를 집계(aggregation)한다.


                                                                 [출처: http://www.slideshare.net/kwnam4u/hadoop-38481079]

2. 맵리듀스 아키텍처 

1) 시스템 구성

- 맵리듀스 시스템은 클라이언트, 잡트래커, 태스크트래커로 구성된다.

                                                                                                                                                         [출처: http://zetawiki.com/]


- 클라이언트 : 클라이언트는 사용자가 실행한 맵리듀스 프로그램과 하둡에서 제공하는 맵리듀스 API를 의미

- 잡트래커 : 클라이언트가 하둡으로 실행을 요청하는 맵리듀스 프로그램은 잡(job)이라는 하나의 작업 단위로 관리된다. 
                하둡 클러스터에 등록된 전체 잡의 스케줄링을 관리하고 모니터링 한다.

- 태스크트래커 : 사용자가 설정한 맵리듀스 프로그램을 실행하며, 하둡의 데이터노드에서 실행되는 데몬

                      잡트래커의 작업을 요청받고, 잡트래커가 요청한 맵과 리듀스 개수만큼 맵 태스크(map task)와 리듀스 태스크(reduce task) 생성

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