Hadoop中job和Tasks之间的区别是什么?

　　在Hadoop中，"job" 和 "tasks" 是两个关键概念，用于描述在分布式计算中处理大规模数据的过程。这些术语通常与MapReduce框架相关联，MapReduce是Hadoop用于处理大数据集的编程模型。

　　一、Job(作业)：

　　1.整体工作单元：

　　Job是一个高级别的概念，表示一个完整的作业或任务，通常对应于用户提交的整个作业。

　　2.逻辑单元：

　　它包含了一个Map阶段和一个Reduce阶段，这两个阶段都可以包含多个任务。

　　3.用户程序：

　　Job包含了用户编写的实际任务逻辑，例如Map函数和Reduce函数的定义。

　　4.作业的提交和管理：

　　作业(Job)由Hadoop集群的JobTracker负责接收和管理，它负责作业的提交、调度、监控和协调整个作业的执行。

　　二、Task(任务)：

　　1.具体的工作单元：

　　Task是作业(Job)的实际工作单元，用于执行作业中的特定计算操作。

　　2.两种主要类型：

　　在MapReduce过程中，有两种主要类型的任务：Map任务和Reduce任务。

　　(1)Map任务：

　　负责处理输入数据并生成中间结果。

　　(2)Reduce任务：

　　负责将Map任务生成的中间结果进行汇总和计算得出最终结果。

　　3.并行执行：

　　作业(Job)可以被分解为多个任务(Tasks)，这些任务可以并行执行以加速整个作业的处理过程。

　　4.由TaskTracker管理：

　　任务的执行由Hadoop集群中的TaskTracker负责管理，它们负责在集群中运行和监控任务的执行。

　　区别总结：

　　1.粒度不同：

　　Job是整个作业，包含Map和Reduce两个阶段，而Task是作业中的具体执行单元，包括Map任务和Reduce任务。

　　2.层级不同：

　　Job处于更高层次，是用户提交的逻辑单位，由JobTracker管理。而Task是Job的实际执行单元，由TaskTracker管理。

　　3.功能不同：

　　Job是用户定义的作业逻辑，而Task是作业中具体的数据处理和计算单元，执行实际的逻辑操作。

　　在Hadoop中，理解这些概念有助于优化作业的执行方式，提高整个处理过程的效率，并且有助于排查和解决在作业执行过程中可能出现的问题。