在做mapreduce的时候,ctrl+c 其实就是在doc命令下杀死了mapreduce显示,后台还是有在运行mapreduce的程序 可以http://namenode.hadoop:8088/ 还在运行 UI没有显示杀job 在doc hadoop job -list  //显示job的id hadoop job -kill job-099393938  //杀你想要杀的jon 的id…

client作用:提交一个应用程序查看一个应用程序的运行状态(通过application master) 第一步:提交MR程序到ResourceManager,ResourceManager为这个应用程序的ApplicationMaster申请资源,申请到资源后第二步:与资源对应的NodeManager通信,让其启动MR App Mstr,第三,四步:MR App Mstr启动起来后,跟RM交互,申请资源,比如拿到的资源在另一个节点第五,六步:MR App Mstr与资源对应的NodeManag…

环境篇:呕心沥血@线上调优 为什么出这篇文章? 近期有很多公司开始引入大数据,由于各方资源有限,并不能合理分配服务器资源,和服务器选型,小叶这里将工作中的总结出来,给新入行的小伙伴带个方向,不敢说一定对,但是本人亲自测试,发现集群使用率稳定提高了3分之1,最高可达到2分之1,有不对的地方欢迎留言指出. 注:可能有些服务没有设计,使用到的小伙伴可以参照这种方式去规划. 0 资源:集群服务安排 服务名称 子服务 CM-64G ZK-Kafka(3台)-12G DataNode(3台)-64G Nam…

在上面一节我们分析了JobTracker调用JobQueueTaskScheduler进行任务分配,JobQueueTaskScheduler又调用JobInProgress按照一定顺序查找任务的流程,获得了任务之后,将任务封装为TaskTrackerAction数组返回的整个过程.TaskTracker通过心跳响应接收到了这个数组.本节我们继续分析,TaskTracker拿到了这个数组之后,如何对任务进行处理的. 1,TaskTracker在其方法offerService中,将得到的任务加入队…

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出…

MapReduce的MapTask任务的运行源码级分析 这篇文章好不容易恢复了...谢天谢地...这篇文章讲了MapTask的执行流程.咱们这一节讲解ReduceTask的执行流程.ReduceTask也有四种任务,可参考前一章节对应的内容,至于Reduce Task要从各个Map Task上读取一片数据,经过排序后,以组为单位交给用户编写的reduce方法,并将结果写入HDFS中. MapTask和ReduceTask都是Task的子类,分别对应于我们常说的map和reduce任务.同上一节一…

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man…

TaskTracker任务初始化及启动task源码级分析 这篇文章中分析了任务的启动,每个task都会使用一个进程占用一个JVM来执行,org.apache.hadoop.mapred.Child方法是具体的JVM启动类,其main方法中的taskFinal.run(job, umbilical)会启动具体的Task. Task分为两种类型:MapTask和ReduceTask,很明显,前者对应于Map任务,后者对应于Reduce任务.且MapTask分为4种:Job-setup Task.Jo…

MapReduce简介 参考自[http://www.cnblogs.com/swanspouse/p/5130136.html] MapReduce定义: MapReduce是一种可用于数据处理的编程框架.MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总". 在分布式计算中,MapReduce框架负责处…

(只有文字没有图,图请参考http://research.google.com/archive/mapreduce.html) MapReduce: 一种简化的大规模集群数据处理法 翻译:风里来雨里去 原文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 作者:JeffreyDean and Sanjay Ghemawat 转载请保留以上信息 摘要 MapReduct是一个用于处理与生成大型数据集的编程模型及相关实现.用户分别指定一…

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了,以前只知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点,一步步来看里面到底是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce,是一种模式,适合解决并行计算的问题,比如TopN.贝叶斯分类等.注意,是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字可以看出,这种模式有两个步骤,Map和Reduce.Map即数据的映射,用于把一组键值对映射成另…

调度算法: mapreduce当有很多的作业在执行的时候,是按照什么顺序去执行的? 调度算法顺序需要关注: 1.提高作业的吞吐量. 2.要考虑优先级. 三种调度器:如果作业跑不完,并且机器资源利用率比较低,这时候就可以考虑这些东西 1.FifoScheduler,默认的调度算法,先进先出的方式处理应用,只有一个队列可提交应用,没有应用优先级可以配置. 2.CapacityScheduler,容量调度器.多队列的,依靠作业,如果需求资源少了,优先级就会高一些,需求资源多了,优先级就会低一些. 3.…

简介 本文主要介绍MapReduce V2的基本原理, 也是笔者在学习MR的学习笔记整理. 本文首先大概介绍下MRV2的客户端跟服务器交互的两个协议, 然后着重介绍MRV2的核心模块MRAppMaster(简称MRAM), 最后再介绍一些杂项知识点. [广告] 如果你喜欢本博客,请点此查看本博客所有文章:http://www.cnblogs.com/xuanku/p/index.html MR客户端 MR客户端通过两个协议来控制MR任务: ApplicationClientProtocol: 这…

MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,运行时不会在一台机器上运行.hadoop是分布式的,它是运行在很多的TaskTracker之上的. 在我们的TaskTracker上面跑的是Map或者是Reduce Task任务. 通常我们在部署hadoop taskTracker 的时候,我们的TaskTracker同时还是我们的Datanode节点.datanode和tasktracker总是部署在一起的. MapReduce执行流程: 为什么要有多个datanode: 因为我…

一 MapReduce概述 Map/Reduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型,它最初是由Google工程师设计并实现的,Google已经将它完整的MapReduce论 文公开发布了.其中对它的定义是,Map/Reduce是一个编程模型(programmingmodel),是一个用于处理和生成大规模数据集 (processing and generating large data sets)的相关的实现.用户定义一个map函数来处理一个key/value对以生成一批中间的key/val…

MapReduce采用Master/Slave的架构,其架构图如下: 它主要有以下4个部分组成: 1)Client 2)JobTracker JobTracke负责资源监控和作业调度.JobTracker 监控所有TaskTracker 与job的健康状况,一旦发现失败,就将相应的任务转移到其他节点:同时,JobTracker 会跟踪任务的执行进度.资源使用量等信息,并将这些信息告诉任务调度器,而调度器会在资源出现空闲时,选择合适的任务使用这些资源.在Hadoop 中,任务调度器是一个可插拔的模…

MapReduce On Yarn和MapReduce程序区别 MapReduce On Yarn(由专业人员开发)1 为MapReduce作业运行在YARN上提供一个通用的运行时环境2 需要与Yarn的各个服务交互(包括ResourceManager,NodeManager),完成较为复杂的功能(比方资源申请,跟对应的NodeManager通信启动任务)3 由客户端和ApplicationMaster两部分组成.备注:通常不需要开发,因为MapRed Storm, Spark等都提供了已经写好…

目录 1.MapReduce定义 2.MapReduce来源 3.MapReduce特点 4.MapReduce实例 5.MapReduce编程模型 6.MapReduce 内部逻辑 7.MapReduce架构 8.MapReduce框架的容错性 9.MapReduce资源组织方式 1.MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错并行处理TB级别的数据集 2.MapRedu…

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部执行原理了,曾经仅仅知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本号中的WordCount这个经典样例作为分析的切入点.一步步来看里面究竟是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce.是一种模式,适合解决并行计算的问题,比方TopN.贝叶斯分类等. 注意.是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字能够看出,这样的模式有两个步骤,Map和Reduce. Map即数据的映射,用于把一组键值…

MapReduce是什么? MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,MapReduce程序本质上是并行运行的,因此可以解决海量数据的计算问题. MapReduce任务过程被分为两个处理阶段:map阶段和reduce阶段.每个阶段都以键值对作为输入和输出.用户只需要实现map()和reduce()两个函数即可实现分布式计算. MapReduce的组成部分 1.JobClient(客户端) 用户编写的MapReduce程序通过客户端提交到JobTracker 2…

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]   Hadoop…

mapreduce中我们自己定义的mapper和reducer程序在运行后有可能遇上出错退出的情况,mapreduce中jobtracker会全程追踪任务的运行情况,对于出错的任务mapreduce也定义了一套自己的处理方式.     首先要明白的是mapreduce推断任务失败的方式.三种情况下任务会被觉得运行失败:返回非0值.产生java异常.超时(长时间没响应).对于第一种,通经常使用于streaming程序.假设你的mapper或reducer程序结束的时候返回了非0值,那么mapred…

Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数,以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优. 一 应用程序编写规范 1.设置Combiner         对于一大批MapReduce程序,如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的.Combiner可减少Map Task中间输出的结果,从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量,最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短. 2. 选择合理的Writable类型       …

MapReduce深度分析(二) 五.JobTracker分析 JobTracker是hadoop的重要的后台守护进程之一,主要的功能是管理任务调度.管理TaskTracker.监控作业执行.运行作业容错机制等. 首先启动interTrackerServer,将端口配置为mapred.job.tracker绑定的地址和端口.interTrackerServer提供两种用途: 接收和处理TaskTracker的heartbeat请求,必须实现InterTrackerProtocol接口及协议. 接…

Google对其的定义:MapReduce是一种变成模型,用于大规模数据集(以T为级别的数据)的并行运算.用户定义一个map函数来处理一批Key-Value对以生成另一批中间的Key-Value对,再定义一个reduce函数将所有这些中间的有相同Key的value合并起来."Map"(映射)和"Reduce"(简化)的概念和它们的主要思想都是从函数式编程语言借用而来的,还有从矢量编程语言借来的特性.在实现过程中,需指定一个map函数,用来把一组键值对映射成一组新的键…

转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友,推荐可能认识的人 上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明 二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapredu…

1.  MapReduce 介绍 1.1MapReduce的作用 假设有一个计算文件中单词个数的需求,文件比较多也比较大,在单击运行的时候机器的内存受限,磁盘受限,运算能力受限,而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度,因此这个工作可能完成不了.针对以上这个案例,MapReduce在这里能起到什么作用呢,引入MapReduce框架后,开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上,而将分布式计算中的复杂性交由框架来处理. 可见在程序由单机版扩成分布式时,会引入…

稍微有点mapreduce使用经验的同学肯定对OOM不陌生,对的,我目前在mapReduce里面遇到的最多的报错也是内存分配出错,所以看到好多hadoop执行脚本里面有好多关于内存的参数,虽然是知道和内存分配有关系,但是我依然不太清楚具体的原理,从网上查阅相关资料,看到博主整理的,甚是欣慰,稍作整理如下: 关于mapreduce程序运行在yarn上时内存的分配一直是一个让我蒙圈的事情,单独查任何一个资料都不能很好的理解透彻.于是,最近查了大量的资料,综合各种解释,终于理解到了一个比较清晰的程度,…

一.概述 MapReduce是一种编程模型,这点很重要,仅仅是一种编程的模型,而不是具体的软件.在hadoop中,HDFS是分布式的文件存储系统,而MapReduce是一个分布式的计算框架.用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算. 说白了就是程序运行时将数据操作分为好几部,主要是:拆分->排序->组合的过程. 二.原理和工作流程 2.1原理 一个Map/Reduce 作业(job) 通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由 map任务(task)以完全并行的方式处理它们.框架会对map…

摘要: 通过前面的学习,大家已经了解了HDFS文件系统.有了数据,下一步就要分析计算这些数据,产生价值.接下来我们介绍Mapreduce计算框架,学习数据是怎样被利用的. 博主福利 给大家赠送一套hadoop视频课程 授课老师是百度 hadoop 核心架构师 内容包括hadoop入门.hadoop生态架构以及大型hadoop商业实战案例. 讲的很细致, MapReduce 就讲了 15 个小时. 学完后可以胜任 hadoop 的开发工作,很多人学的这个课程找到的工作. (包括指导书.练习代码.和…