hadoop2.x改进了hadoop1.x的架构, 具体yarn如何工作以及改进了什么可以在网上学, 这里仅记录我个人搭建的问题和理解,希望能帮助遇到困难的朋友. 在开始前,必须了解yarn版本的mapreduce框架基础组件包括1个resourcemanager和每个slave上各1个nodemanager,其他进程均由mapreduce任务动态创建. 1,怎么简单高效的部署分布式集群? 答:先在1台机器上准备好hadoop和java环境,将java和hadoop的jar包环境变量写到.bas…

YARN产生背景 Hadoop1.x中的MapReduce构成图如下: 在Hadoop1.x中MapReduce是Master/Slave结构,在集群中的表现形式为:1个JobTracker带多个TaskTracker: JobTracker:负责资源管理和作业调度: TaskTracker:定期向JobTracker汇报本节点的健康状况.资源使用情况以及任务的执行情况:接收来自JobTracker的命令(启动/杀死任务等)并执行接收到的命令; 1.MapReduce1.0存在的问题: 1)单点…

使用如下命令执行应用程序: 和"基于YARN的Resource Manager的Client模式(集群)"运行模式,区别如下: 在Resource Manager端提交应用程序,会生成SparkSubmit进程,该进程只用来做Client端,应用程序提交给集群后,就会删除该进程. Resource Manager在集群中的某个NodeManager上运行ApplicationMaster,该AM同时会执行driver程序.紧接着,会在各NodeManager上运行CoarseGrain…

一.spark的三种提交模式 1.第一种,Spark内核架构,即standalone模式,基于Spark自己的Master-Worker集群. 2.第二种,基于YARN的yarn-cluster模式. 3.第三种,基于YARN的yarn-client模式. 如果,你要切换到第二种和第三种模式,在提交spark应用程序的spark-submit脚本加上--master参数,设置为yarn-cluster,或yarn-client,即可.如果没设置,那么,就是standalone模式. 一.基于YA…

一.三种提交模式 1.Spark内核架构,其实就是第一种模式,standalone模式,基于Spark自己的Master-Worker集群. 2.第二种,是基于YARN的yarn-cluster模式. 3.第三种,是基于YARN的yarn-client模式. 4.如果,你要切换到第二种和第三种模式,很简单,将我们之前用于提交spark应用程序的spark-submit脚本,加上--master参数,设置为yarn-cluster,或yarn-client,即可. 如果你没设置,那么,就是stan…

Spark剖析-宽依赖与窄依赖.基于yarn的两种提交模式.sparkcontext原理剖析 一.宽依赖与窄依赖 二.基于yarn的两种提交模式深度剖析 2.1 Standalne-client 2.2 Standalone-cluster 三.sparkcontext原理剖析 一.宽依赖与窄依赖 二.基于yarn的两种提交模式深度剖析 Spark的三种提交模式: Spark内核架构中,其实就是第一种模式,standalone模式,基于Spark自己的Master-Worker集群. 第二种,基…

操作系统:centos6.6(三台服务器) 环境:selinux disabled:iptables off:java 1.8.0_131 安装包:hadoop-2.5.0.tar.gz hadoop完全分布式模式(生产环境使用) 1.节点规划 2.hosts配置 #vim /etc/hosts (三台机都做此配置) 3.解压安装包 (在bigdata-hadoop1上安装) #tar zxvf hadoop-2.5.0.tar.gz -C /data/hadoop/hadoopfull/ 4.…

Hadoop-2.4.0安装和wordcount执行验证 下面描写叙述了64位centos6.5机器下,安装32位hadoop-2.4.0,并通过执行 系统自带的WordCount样例来验证服务正确性的步骤. 建立文件夹 /home/QiumingLu/hadoop-2.4.0,以后这个是hadoop的安装文件夹. 安装hadoop-2.4.0,解压hadoop-2.4.0.tar.gz到文件夹 /home/QiumingLu/hadoop-2.4.0就可以 [root@localhosthad…

HBase(Hadoop Database)是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,我们可以利用HBase技术在廉价的PC上搭建起大规模结构化存储集群.同Google的Bigtable基于GFS(Google FileSystem)所提供分布式数据存储服务一样,HBase基于HDFS之上也能提供类似的分布式数据存储服务.HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协调工具.HB…

Hadoop2.7.5+Hbase1.4.0完全分布式一.在介绍完全分布式之前先给初学者推荐两本书:<Hbase权威指南>偏理论<Hbase实战>实战多一些 二.在安装完全分布式之前应该对他们的概念有个简单的认知:1.Hadoop擅长存储任意的.半结构化的,甚至是结构化的数据,几乎是现在所有数据库的一种补充.2.Hbase是hadoop数据库,hbase并不是一个列式存储数据库,他是利用的磁盘上的列存储格式.3.列存储数据库是以"列"为单位的聚合数据库,然后按顺…