Hadoop總job和Tasks之間的區(qū)別是什么?

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

　　1.Job(作業(yè))：

　　(1)定義：

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

　　(2)角色：

　　作業(yè)是用戶提交到Hadoop集群的頂級實體，代表了一個完整的計算任務(wù)。

　　(3)組成：

　　作業(yè)通常由多個階段組成，每個階段包含一個或多個任務(wù)。

　　(4)狀態(tài)：

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

　　(5)示例：

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

　　2. Task(任務(wù))：

　　(1)定義：任務(wù)是作業(yè)的一個子任務(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)的實際執(zhí)行單元，負(fù)責(zé)實現(xiàn)特定的計算邏輯。

　　(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、運行中、完成等不同的狀態(tài)。

　　(5)示例：對于一個MapReduce作業(yè)，它通常由多個Map任務(wù)和多個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)由多個任務(wù)組成。

　　2.粒度：

　　作業(yè)是一個高層概念，表示一個完整的計算任務(wù);而任務(wù)是作業(yè)的實際執(zhí)行單元，負(fù)責(zé)實現(xiàn)具體的計算邏輯。

　　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)實際的數(shù)據(jù)處理和計算。

　　總的來說，作業(yè)代表了一個完整的計算任務(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)處理和計算任務(wù)。