yarn是负责资源管理的,协调各个应用程序的资源使用情况 一.基本组成 yarn主要由以下几个部分组成 1.resourcemanager 主要负责资源的调度和应用程序的管理 (1)调度器 调度器是将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序. (2)应用程序管理 负责管理所有applicationmaster 2.nodemanager 定时告诉resourceManger,node节点的资源使用情况:任务的启动与停止 3.applicationmaster 向resourceManager请求…

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且…

YARN 是 Hadoop 2.0 中的资源管理系统, 它的基本设计思想是将 MRv1 中的 JobTracker拆分成了两个独立的服务 : 一个全局的资源管理器 ResourceManager 和每个应用程序特有的ApplicationMaster. 其中 ResourceManager 负责整个系统的资源管理和分配, 而 ApplicationMaster负责单个应用程序的管理.   图 2-9 描述了 YARN 的基本组成结构, YARN 主要由 ResourceManager. Node…

一.概述     将公司集群升级到Yarn已经有一段时间,自己也对Yarn也研究了一段时间,现在开始记录一下自己在研究Yarn过程中的一些笔记.这篇blog主要主要从大体上说说Yarn的基本架构以及其各个组件的功能.另外,主要将Yarn和MRv1做详细对比,包括Yarn相对于MRv1的各种改进.最后,大概说说Yarn的工作流情况. 二.Yarn和MRv1对比 (1)扩展性对比. 在MRv1中,JobTracker是个重量级组件,集中了资源管理分配.作业控制两大核心功能,随着集群规模的增大,Job…

http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1002887002#/learn/video?lessonId=1003346099&courseId=1002887002 Map/Reduce必须要知道的原则:计算向数据靠拢. Yarn的工作流程.…

MapReduce详细工作流程之Map阶段 如上图所示 首先有一个200M的待处理文件 切片:在客户端提交之前,根据参数配置,进行任务规划,将文件按128M每块进行切片 提交:提交可以提交到本地工作环境或者Yarn工作环境,本地只需要提交切片信息和xml配置文件,Yarn环境还需要提交jar包:本地环境一般只作为测试用 提交时会将每个任务封装为一个job交给Yarn来处理(详细见后边的Yarn工作流程介绍),计算出MapTask数量(等于切片数量),每个MapTask并行执行 MapTask中执…

1.  概述 数据层:结构化数据+非结构化数据+日志信息(大部分为结构化) 传输层:flume(采集日志--->存储性框架(如HDFS.kafka.Hive.Hbase))+sqoop(关系型数据性数据库里数据--->hadoop)+kafka(将实时日志在线--->sparkstream在数据进行实时处理分析) 存储层:HDFS+Hbase(非关系型数据库)+kafka(节点上默认存储1G数据) 资源调度层:Yarn 计算层:MapReduce+ Hive(计算+存储型框架:sql--…

Hadoop服务库与事件库的使用及其工作流程   Hadoop服务库: YARN采用了基于服务的对象管理模型,主要特点有: 被服务化的对象分4个状态:NOTINITED,INITED,STARTED,STOPED 任何服务状态变化都可以触发另外一些动作 可通过组合方式对任意服务进行组合,统一管理 具体类请参见 org.apache.hadoop.service包下.核心接口是Service,抽象实现是AbstractService     YARN中,ResourceManager和NodeMa…

MapRedue详细工作流程 简述 (1)客户端submit之前获取待处理的数据信息,根据参数配置,形成一个任务分配的规划. (2)提交切片信息到YARN(split.xml,job.split,wc.jar) (3)由MRAPPMaster计算出MapTask的个数 (4)启动MapTask (5)通过InputFormat拷贝数据,默认使用TextInputFormat (6)执行用户自定义的Map()方法 (7)写出数据到环形缓冲区 (8)环形缓冲区默认大小是100M,80%溢出文件.溢出…

引言: 虽然MapReduce计算框架简化了分布式程序设计,将所有的并行程序均需要关注的设计细节抽象成公共模块并交由系统实现,用户只需关注自己的应用程序的逻辑实现,提高了开发效率,但是开发如果对Mapreduce计算框架如何实现这样的魔术没有一个基本的了解,那么在面临多任务.大数据而出现大量数据倾斜,计算速度慢等问题时,将无法给出解决方案.也无法在设计MapReduce程序时根据框架的特性优化逻辑算法,所以了解MapReduce工作流程和Shuffle原理是学习MapReduce程序设计的必修课…