Hadoop中job和Tasks之間的區(qū)別是什么?

　　在Hadoop中，"job" 和 "tasks" 是兩個關(guān)鍵概念，用于描述在分布式計算中處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的過程。這些術(shù)語通常與MapReduce框架相關(guān)聯(lián)，MapReduce是Hadoop用于處理大數(shù)據(jù)集的編程模型。

　　一、Job(作業(yè))：

　　1.整體工作單元：

　　Job是一個高級別的概念，表示一個完整的作業(yè)或任務(wù)，通常對應(yīng)于用戶提交的整個作業(yè)。

　　2.邏輯單元：

　　它包含了一個Map階段和一個Reduce階段，這兩個階段都可以包含多個任務(wù)。

　　3.用戶程序：

　　Job包含了用戶編寫的實際任務(wù)邏輯，例如Map函數(shù)和Reduce函數(shù)的定義。

　　4.作業(yè)的提交和管理：

　　作業(yè)(Job)由Hadoop集群的JobTracker負(fù)責(zé)接收和管理，它負(fù)責(zé)作業(yè)的提交、調(diào)度、監(jiān)控和協(xié)調(diào)整個作業(yè)的執(zhí)行。

　　二、Task(任務(wù))：

　　1.具體的工作單元：

　　Task是作業(yè)(Job)的實際工作單元，用于執(zhí)行作業(yè)中的特定計算操作。

　　2.兩種主要類型：

　　在MapReduce過程中，有兩種主要類型的任務(wù)：Map任務(wù)和Reduce任務(wù)。

　　(1)Map任務(wù)：

　　負(fù)責(zé)處理輸入數(shù)據(jù)并生成中間結(jié)果。

　　(2)Reduce任務(wù)：

　　負(fù)責(zé)將Map任務(wù)生成的中間結(jié)果進(jìn)行匯總和計算得出最終結(jié)果。

　　3.并行執(zhí)行：

　　作業(yè)(Job)可以被分解為多個任務(wù)(Tasks)，這些任務(wù)可以并行執(zhí)行以加速整個作業(yè)的處理過程。

　　4.由TaskTracker管理：

　　任務(wù)的執(zhí)行由Hadoop集群中的TaskTracker負(fù)責(zé)管理，它們負(fù)責(zé)在集群中運行和監(jiān)控任務(wù)的執(zhí)行。

　　區(qū)別總結(jié)：

　　1.粒度不同：

　　Job是整個作業(yè)，包含Map和Reduce兩個階段，而Task是作業(yè)中的具體執(zhí)行單元，包括Map任務(wù)和Reduce任務(wù)。

　　2.層級不同：

　　Job處于更高層次，是用戶提交的邏輯單位，由JobTracker管理。而Task是Job的實際執(zhí)行單元，由TaskTracker管理。

　　3.功能不同：

　　Job是用戶定義的作業(yè)邏輯，而Task是作業(yè)中具體的數(shù)據(jù)處理和計算單元，執(zhí)行實際的邏輯操作。

　　在Hadoop中，理解這些概念有助于優(yōu)化作業(yè)的執(zhí)行方式，提高整個處理過程的效率，并且有助于排查和解決在作業(yè)執(zhí)行過程中可能出現(xiàn)的問題。