大数据学习(17)-mapreduce task详解

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MapReduce Local Task和提交到YARN上运行的MapReduce任务有以下区别：

1. 执行环境：Local Task是在本地执行，而YARN任务是在Hadoop集群中执行。
2. 资源管理：Local Task没有专门的资源管理系统，而YARN有专门的资源管理系统，可以进行全局资源分配和任务调度。
3. 运行机制：Local Task的运行机制是MapReduce框架，而YARN任务运行在YARN上，通过YARN框架进行管理。
4. 扩展性：Local Task只能运行在本地，而YARN任务可以运行在Hadoop集群中，具有更好的扩展性。

MapReduce Local Task通常运行在本地，处理小规模数据。这种任务适合于那些数据规模较小，不需要使用分布式计算环境，或者只需要在本地进行快速测试和验证的任务。

例如，开发人员可以在本地测试和调试MapReduce程序，或者快速处理一些小规模的数据进行分析或处理。由于Local Task是在本地运行的，因此它不需要等待Hadoop集群的资源分配和任务调度，可以更快地执行任务。

需要注意的是，虽然Local Task可以处理小规模数据，但如果数据量过大，或者需要处理的数据集超过了本地硬件资源的限制，那么Local Task可能会遇到性能瓶颈或者内存不足等问题。因此，在实际应用中，需要根据数据规模和硬件资源来选择合适的执行环境。

总之：Local Task适用于小规模数据处理，而YARN任务适用于大规模数据处理，具有更好的资源管理和扩展性。