Slots是Hadoop的一个重要概念。然而在Hadoop相关论文，slots的阐述难以理解。网上关于slots的概念介绍也很少，而对于一个有经验的Hadoop开发者来说，他们可能脑子里已经理解了slots的真正含义，但却难以清楚地表达出来，Hadoop初学者听了还是云里雾里。我来尝试讲解一下，以期抛砖引玉。
为企业提供
成都网站设计、做网站、网站优化、
成都全网营销推广、竞价托管、品牌运营等营销获客服务。
创新互联公司拥有网络营销运营团队，以丰富的互联网营销经验助力企业精准获客，真正落地解决中小企业营销获客难题，做到“让获客更简单”。自创立至今，成功用技术实力解决了企业“网站建设、网络品牌塑造、网络营销”三大难题，同时降低了营销成本，提高了有效客户转化率，获得了众多企业客户的高度认可！
首先，slot不是CPU的Core，也不是memory chip，它是一个逻辑概念，一个节点的slot的数量用来表示某个节点的资源的容量或者说是能力的大小，因而slot是
Hadoop的资源单位。
Hadoop利用slots来管理分配节点的资源。每个Job申请资源以slots为单位，每个节点会确定自己的计算能力以及memory确定自己包含的slots总量。当某个Job要开始执行时，先向JobTracker申请slots，JobTracker分配空闲的slots，Job再占用slots，Job结束后，归还slots。每个TaskTracker定期（例如淘宝Hadoop心跳周期是5s）通过心跳(hearbeat)与Jobtracker通信，一方面汇报自己当前工作状态，JobTracker得够某个TaskTracker是否Alive；同时汇报自身空闲slots数量。JobTracker利用某个调度规则，如Hadoop默认调度器FIFO或者Capacity
Scheduler、FairScheduler等。（注：淘宝Hadoop使用云梯调度器YuntiScheuler，它是基于Fair Scheduler进行修改的）。
Hadoop里有 两种slots, map slots和reduce slots，map
task使用map slots，一一对应，reduce task使用reduce slots。注： 现在越来越多的观点认为应该打破map slots与 reduce slots的界限，应该被视为统一的资源池，they are all resource，从而提高资源的利用率。区分map
slots和reduce slots，容易导致某一种资源紧张，而另一个资源却有空闲。在Hadoop的下一代框架MapR中，已经取消了map
slots与reduce slots的概念，并将Jobtracker的功能一分为二，用ResourceManager来管理节点资源，用ApplicationMaster来监控与调度作业。ApplicationMaster是每个Application都有一个单独的实例，application是用户提交的一组任务，它可以是一个或多个job的任务组成。
Hadoop中通常每个tasktracker会包含多个slots，Job的一个task均对应于tasktracker中的一个slot。系统中map slots总数与reducer slots总数的计算公式如下：
Map slots总数=集群节点数×mapred.tasktracker.map.tasks.maximum
Reducer slots总数=集群节点数×mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
当前名称：hadoop中slot简介（mapslot和reduceslot）-创新互联
文章源于：
http://cdkjz.cn/article/iipss.html
