一.概念综述 MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型(或计算模型),该模型可以比较简单,但想写出有用的程序却不太容易.MapReduce能将大型数据处理任务分解成很多单个的.可以在服务器集群中并行执行的任务,而这些任务的计算结果可以合并在一起计算最终的结果.最重要的是,MapReduce的优势在于易于编程且能在大型集群(上千节点)并行处理大规模数据集,以可靠,容错的方式部署在商用机器上. 从MapReduce的所有长处来看,它基本上是一个批处理系统,并不适合交互式分析.不可能执行一条查…

Map Reduce和YARN技术原理 学习目标 熟悉MapReduce和YARN是什么 掌握MapReduce使用的场景及其原理 掌握MapReduce和YARN功能与架构 熟悉YARN的新特性 MapReduce的概述 MapReduce基于Google发布的MapReduce论文设计开发,用于大规模数据集(大于1TB)的并行计算 具有如下特点: 易于编程:程序员仅需描述做什么,具体怎么做交由系统的执行框架处理. 良好的扩展性:可通过添加节点以扩展集群能力. 高容错性:通过计算迁移或数据迁移…

1.大纲 spark应用构成:Driver(资源申请.job调度) + Executors(Task具体执行) Yarn上应用运行构成:ApplicationMaster(资源申请.job调度) + Containers(Task具体执行) Driver有两种运行模式,导致结构不太一样 2.client的情形 Driver运行在提交job的机器上(执行spark-submit的机器) Driver运行在提交jar的机器上,任务运行在yarn上:Driver的功能是:申请资源运行AM,Job调度…

MapReduce计算框架 将计算过程分为两个阶段:Map和Reduce Map阶段并行处理输入数据: Reduce阶段对Map结果进行汇总 Shuffle连接Map和Reduce两个阶段 Map Task将数据写到本地磁盘: Reduce Task从每个Map Task上读取一份数据: 仅适合离线批处理 具有较好的容错性和扩展性: 适合批处理任务: 缺点: 启动Map/Reduce任务开销大.过多使用磁盘导致IO频繁等: MapReduce On YARN(MRv2) YARN负责资源管理和调…

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma…

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour…

一:对yarn的理解 1.关于yarn的组成 大约分成主要的四个. Resourcemanager,Nodemanager,Applicationmaster,container 2.Resourcemanager(RM)的理解 RM是全局资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配. 主要由两个组件组成:调度器和应用程序管理器(ASM) 调度器:根据容量,队列等限制条件,将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序,不负责具体应用程序的相关工作,比如监控或跟踪状态 应用程序管理器:负责管理整个系统中…

Hadoop 使用 YARN 运行 MapReduce 的过程如下图所示: 总共分为11步. 这里以 WordCount 为例, 我们在客户端终端提交作业: # 把本地的 /home/hadoop/test.txt 文件上传到 HDFS 的 /input 下, 之后 HDFS 会对文件分块等 hadoop-2.7.3/bin/hadoop fs -put /home/hadoop/test.txt /input/ # 我们以 hadoop 自带测试例子 wordcount 为例 hadoop-2…

摘要:本文介绍了Hadoop 自0.23.0版本后新的MapReduce框架(Yarn)原理.优势.运作机制和配置方法等:着重介绍新的Yarn框架相对于原框架的差异及改进. 编者按:对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,随着需求的发展,Yarn 框架浮出水面,@依然光荣复兴的 博客给我们做了很详细的介绍,读者通过本文中新旧 Hadoop MapReduce 框架的对比,更能深刻理解新的 y…

参考 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4721326.html 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkCon…