- 由于MapReduce在成百上千台机器上处理海量数据，所以容错机制是不可或缺的。
- MapReduce中的容错机制是确保系统在处理海量数据时能够处理故障和失效情况的重要组成部分。
Master的容错机制
- Master会周期性地设置检查点并导出数据，以便在任务失效时进行恢复和重新执行。
- 如果Master失效，整个MapReduce程序将终止并重新开始。
- Master会定期发送ping命令给Worker，如果没有Worker的应答，则认为Worker失效，并将任务调度到其他Worker上重新执行。
Worker的容错机制
- 如果Worker失效，Master会终止对该Worker的任务调度，并将任务调度到其他Worker上重新执行。
- 总的来说，MapReduce通过重新执行失效的地方来实现容错。Master和Worker之间的通信和检查机制确保系统在面对故障和失效时的可靠性和稳定性。