tasktracker对应于hadoop中的映射器还是还原器？

我知道映射器总是执行成对的映射操作，而reducer总是执行成对的reduce操作。换句话说，映射器（reducer）和映射（reduce）操作之间的映射是一对多的。

---

现在我有一个问题，tasktracker和mapper之间的映射是一对一还是一对多？

首先，我将向您解释什么是任务跟踪器：

TaskTracker是群集中接受tasks-Map的节点， 减少和洗牌操作-从JobTracker开始

每个TaskTracker都配置了一组插槽，这些插槽指示它可以接受的任务数。当JobTracker试图在MapReduce操作中找到调度任务的位置时，它首先在承载包含数据的DataNode的同一台服务器上查找空插槽，如果没有，则在同一机架中的机器上查找空插槽

TaskTracker生成一个单独的JVM进程来完成实际工作；这是为了确保流程故障不会导致任务跟踪器停机。TaskTracker监视这些生成的进程，捕获输出和退出代码。当流程完成时，无论是否成功，跟踪程序都会通知JobTracker。TaskTracker还向JobTracker发送心跳消息，通常每隔几分钟发送一次，以使JobTracker确信它仍然活着。这些消息还通知JobTracker可用插槽的数量，以便JobTracker能够及时了解集群中可以委派工作的位置

是的，这就引出了一个问题，一个任务跟踪器使用作业跟踪器执行许多操作（实际作业，即映射减少任务），所以您的问题的答案是

一（工作跟踪器）对多（任务跟踪器）关系

---

首先，我将向您解释什么是任务跟踪器：

TaskTracker是群集中接受tasks-Map的节点， 减少和洗牌操作-从JobTracker开始

每个TaskTracker都配置了一组插槽，这些插槽指示它可以接受的任务数。当JobTracker试图在MapReduce操作中找到调度任务的位置时，它首先在承载包含数据的DataNode的同一台服务器上查找空插槽，如果没有，则在同一机架中的机器上查找空插槽

TaskTracker生成一个单独的JVM进程来完成实际工作；这是为了确保流程故障不会导致任务跟踪器停机。TaskTracker监视这些生成的进程，捕获输出和退出代码。当流程完成时，无论是否成功，跟踪程序都会通知JobTracker。TaskTracker还向JobTracker发送心跳消息，通常每隔几分钟发送一次，以使JobTracker确信它仍然活着。这些消息还通知JobTracker可用插槽的数量，以便JobTracker能够及时了解集群中可以委派工作的位置

是的，这就引出了一个问题，一个任务跟踪器使用作业跟踪器执行许多操作（实际作业，即映射减少任务），所以您的问题的答案是

一（工作跟踪器）对多（任务跟踪器）关系

---

最后一行不正确

---

更正是：集群中每个DataNode有一个任务跟踪器，集群中每个NameNode只有一个作业跟踪器，这是假设您在MRV1（非纱线）Hadoop集群（Hadoop 1.x）上。

最后一行不正确

---

更正是：集群中每个DataNode有一个任务跟踪器，集群中每个NameNode只有一个作业跟踪器，这是假设您在MRV1（非纱线）Hadoop集群（Hadoop 1.x）上。

在mapreduce中-映射器的数量取决于输入拆分的数量

每个数据节点也将有一个任务跟踪器

在这种情况下，如果单个节点内存在多个输入拆分，则拆分（根据数据位置优化）将在相应机器JVM的队列中执行（默认情况下，每个节点有两个JVM来执行操作）

---

考虑到上述场景-任务跟踪器与映射器之间将存在一对多映射。

在mapreduce中-映射器的数量取决于输入拆分的数量

每个数据节点也将有一个任务跟踪器

在这种情况下，如果单个节点内存在多个输入拆分，则拆分（根据数据位置优化）将在相应机器JVM的队列中执行（默认情况下，每个节点有两个JVM来执行操作）

考虑到上述场景，任务跟踪器将与映射器进行一对多映射