在弄清楚yarn是什么之前,先来看一下MRv1. 它的由编程模型+数据处理引擎(map/reduceTask)+运行时环境组成(JobTracker/TaskTracker).其中JobTracker存在很多问题,如下: 1.JobTracker本身承担了调度和计算的任务,太累了 2.JobTracker是单点的,不好扩展不能支持其他计算框架,还有单点故障风险 3.资源是以槽位的方式来调度.粗粒度,不合理.比如提交了一个特别占用资源的任务,整个节点就被占用了.还有map阶段往往reduce槽位就…

Linux Hadoop2.7.3 安装(单机模式) 一 Linux Hadoop2.7.3 安装(单机模式) 二 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. 创建一个words.txt…

一. Hadoop Yarn 是什么 在古老的 Hadoop1.0 中,MapReduce 的 JobTracker 负责了太多的工作,包括资源调度,管理众多的 TaskTracker 等工作.这自然是不合理的,于是 Hadoop 在 1.0 到 2.0 的升级过程中,便将 JobTracker 的资源调度工作独立了出来,而这一改动,直接让 Hadoop 成为大数据中最稳固的那一块基石.,而这个独立出来的资源管理框架,就是 Yarn . 在详细介绍 Yarn 之前,我们先简单聊聊 Yarn ,Y…

既然要分析yarn,无非是从以下方面分析 (一).yarn产生背景(二).yarn概述(三).yarn架构(四).yarn执行流程(五).yarn环境搭建(六).提交作业到yarn上运行 (一).yarn产生的背景 1.在Mapreduce1.x版本中,单点故障以及节点压力大不容易扩展 而且这种架构只支持MapReduce,像spark就无法支持 2.资源利用率低,以及运维成本高 可以看到多个集群之间空闲比较多,资源利用率低,并且集群之间资源无法共享.hadoop空闲的时候无法给spark用,并…

资源管理与调度系统-YARN的基本架构与原理 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度,Hadoop2.0引入了数据操作系统YARN.YARN的引入大大提高了集群的资源利用率,并降低了集群管理成本. 首先,YARN能够将资源按需分配给各个应用程序,这大大提高了资源利用率,其次,YARN允许各类短作业和长服务混合部署在一个集群中.并提供了容错,资源隔离及负载均衡等方面的支持,这大大简化了作业和服务的部署和管理成本. 一.YARN产生…

一 概述       Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,还有一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统.可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率.资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大优点.                                                                      YARN最初是为了修复MapReduce实现…

环境:ubuntu 14.04, jdk 1.6, scala 2.11.4, spark 1.1.0, hadoop 2.5.1 一 spark 单机模式 部分操作参考:http://www.cnblogs.com/chenfool/p/3858930.html,我之前写的spark 1.0.1部署 1 安装scala,具体操作参考我之前的博文 2 解压spark1.1.0包,这里我下载的是编译好的包,spark-1.1.0-bin-hadoop2.4.tgz -bin-hadoop2..tg…

Yarn : 新的计算框架,是一个全局资源管理器,负责整个集群的资源管理和分配   一. Yarn产生背景       Hadoop1.0MR有局限性,概括为以下几个方面 :  扩展性差 可靠性差 资源利用率低 无法支持多种计算框架          为克服Hadoop1.0中MR存在各种问题而提出了Yarn,它将JobTracker中的资源管理和作业控制功能分开,分别由组件ResourceManager和ApplicationMaster实现,其中,ResourceManager负责所有应用程…

一.分布式存储 NameNode(名称节点) 1.维护HDFS文件系统,是HDFS的主节点. 2.接收客户端的请求:上传.下载文件.创建目录等. 3.记录客户端操作的日志(edits文件),保存了HDFS最新的状态 1)Edits文件保存了自最后一次检查点之后所有针对HDFS文件系统的操作,比如:增加文件.重命名文件.删除目录等 2)保存目录:$HADOOP_HOME/tmp/dfs/name/current 可以使用 hdfs oev -i 命令将日志(二进制)输出为 XML文件 hdfs o…

目录 一.什么是yarn 二.yarn的基本架构和角色 三.yarn的工作机制 四.任务提交流程 五.资源调度器 FIFO 容量调度器 公平调度器 六.容量调度器多队列提交案例实操 1.案例:配置default.hive多队列 ①增加队列,添加队列的属性配置 ②分发配置文件到集群,重启Yarn ③测试,向default ,hive队列分别提交任务 2.配置Hive的默认提交队列 一.什么是yarn ​ Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,…

文件为转载:http://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/43304243 一.YARN基本架构 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…

一:HDFS 1.HDFS上传数据,会将文件切分成指定大小的数据块,并以多副本的数据块存储在机器上. 2. part0是指  副本有2个而且1,2有两个副本 二.YARN 1.负责整个集群的管理和调度 YARN的特点 扩展性,容错性,多框架资源统一调度,支持多种不同的框架同时运行 三.mapReduce 特点:扩展性,容错性,海量数据的离线处理 wordcount单词统计操作 先输入-在分割-在map看在一个块中出现了几次-shuffing洗牌在将相同的数据放在一起-Reducing统计-最后统…

大数据 一.概述 二.大数据特点 三.大数据部门组织结构 hadoop框架 一.hadoop是什么 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. 广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈. 二.hadoop三大发行版本 Hadoop三大发行版本:Apache.Cloudera.Hortonworks. Apache版本最原始(最基础)的版本,对于入门学习最好. Cloudera在大型互联网企业…

一.hadoop yarn 简介 Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是hadoop 2.0 引入的集群资源管理系统.用户可以将各种服务框架部署在YARN上,由YARN进行统一地管理和资源分配. 二.YARN架构 1. ResourceManager ResourceManager通常在独立的机器上以后台进程的形式运行,它是整个集群资源的主要协调者和管理者.ResourceManager负责给用户提交的所有应用程序分配资源,它根据应用程序优…

一.hadoop yarn 简介 Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 hadoop 2.0 引入的集群资源管理系统.用户可以将各种服务框架部署在 YARN 上,由 YARN 进行统一地管理和资源分配. 二.YARN架构 1. ResourceManager ResourceManager 通常在独立的机器上以后台进程的形式运行,它是整个集群资源的主要协调者和管理者.ResourceManager 负责给用户提交的所有应用程序分配资源,它…

相关文章链接 CentOS7安装CDH 第一章:CentOS7系统安装 CentOS7安装CDH 第二章:CentOS7各个软件安装和启动 CentOS7安装CDH 第三章:CDH中的问题和解决方法 CentOS7安装CDH 第四章:CDH的版本选择和安装方式 CentOS7安装CDH 第五章:CDH的安装和部署-CDH5.7.0 CentOS7安装CDH 第六章:CDH的管理-CDH5.12 CentOS7安装CDH 第七章:CDH集群Hadoop的HA配置 CentOS7安装CDH 第八章:…

Apache Hadoop集群离线安装部署(一)——Hadoop(HDFS.YARN.MR)安装:http://www.cnblogs.com/pojishou/p/6366542.html Apache Hadoop集群离线安装部署(二)——Spark-2.1.0 on Yarn安装:http://www.cnblogs.com/pojishou/p/6366570.html Apache Hadoop集群离线安装部署(三)——Hbase安装:http://www.cnblogs.com/po…

一.YARN 介绍 yarn 是下一代 MapReduce,即 MRv2,是在第一代 MapReduce 基础上演变而来的,主要是为了解决原始 Hadoop 扩展性较差,不支持多计算框架而提出的,通俗讲是跑任. 其核心思想:将 MR1 中 JobTracker 资源管理和作业调用两个功能分开,分别由 ResourceManager 和 ApplicationMaster 进程来实现. ResourceManager:负责整个集群的资源管理和调度: ApplicationMaster:每个应用程序…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本文是<Flink on Yarn三部曲>系列的第二篇,上一篇<Flink on Yarn三部曲之一:准备工作>已将所需的机器和文件准备完毕,可以部署CDH和Flink了: 全文链接 <Flink on Yarn三部曲之一:准备工作> < Flink on Ya…

首先,来看怎么构造一个org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient class ClientHelper(conf: Configuration) extends Logging { val yarnClient = YarnClient.createYarnClient info("trying to connect to RM %s" format conf.get(YarnConfiguration.RM_ADDRESS, YarnCo…

  在之前的一篇文章我们介绍了如何编写在yarn集群提交运行应用的AM的yarnClient端,现在我们来继续介绍如何编写在yarn集群控制应用app运行的核心模块 ApplicationMaster.   首先,介绍下我们要在yarn集群上运行的应用程序 HelloWorld. 这个应用很简单,就是一个主函数,启动的时候打印一句话表明应用已经启动,结束的时候打印一句话表明应用运行结束.   现在我们要用AM把这个应用在YARN集群上运行起来.   上篇文章我们写到 用 YarnClient 提…

1. 介绍 YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一个通用的资源管理平台,可为各类计算框架提供资源的管理和调度. 之前有提到过,Yarn主要是为了减轻Hadoop1中JobTracker的负担,对其进行了解耦.现在通常都会使用Hadoop Yarn,因为其稳定性更加优秀,YARN是对Mapreduce V1重构得到的,有时候也称为MapReduce V2. 2. YARN体系架构 首先,整个Hadoop Yarn和Hadoop1一样,也是建立在hdfs分布式…

只有mapTask任务没有reduceTask的情况: 测试准备: 首先同步时间,然后 开启hdfs集群,开启yarn集群:在本地"/home/hadoop/test/"目录创建user文件: user是存了数据的文件,内容如下: (导入hadoop-2.7.3-All.jar包)  测试目标: 让groupId排在数据的第一列: 测试代码: outValue = NullWritable.get();//其内部定义决定了只能调用get方法初始化 package com.mmzs.bi…

YARN 1.1.YARN 概述 YARN(Yet Another Resource Negotiator) YARN 是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操 作系统平台,而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序 YARN 是 Hadoop2.x 版本中的一个新特性.它的出现其实是为了解决第一代 MapReduce 编程 框架的不足,提高集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存,磁盘,网络,IO等.Hadoop2.X 版本中重新设…

Spark On Yarn: 从0.6.0版本其,就可以在在Yarn上运行Spark 通过Yarn进行统一的资源管理和调度 进而可以实现不止Spark,多种处理框架并存工作的场景 部署Spark On Yarn的方式其实和Standalone是差不多的,区别就是需要在spark-env.sh中添加一些yarn的环境配置,在提交作业的时候会根据这些配置加载yarn的信息,然后将作业提交到yarn上进行管理 首先请确保已经部署了Yarn,相关操作请参考: hadoop2.2.0集群安装和配置 部署完…

本文继<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程(一)>,接着讲述MapReduce作业在MRAppMaster上处理总流程,继上篇讲到作业初始化之后的作业启动,关于作业初始化主体流程的详细介绍,请参见<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业初始化解析>一文. (三)启动 作业的启动是通过MRAppMaster的startJobs()方法实现的,其代码如下: /** * This can be overridden to …

在概况(一)中,主要简单的对Yarn的情况作了简单的介绍,今天花一定时间在某些详细的模块上呈现下面Yarn的总体情况.帮助大家更好的理解Yarn. 1)ResourceManager 在Yarn的总体架构中.他用的也是Master/Slave架构,他的Slave是NodeManager,RM在Yarn中扮演着一个很重要的角色.他是负责集群中全部资源的统一管理和分配的. 他依据各个NM的资源汇报信息.把这些信息依照一定策略分配各个应用程序.以下是ResourceManager的主要内部结构: (1…

先做如下声明,本代码版本是基于 3.1.2 版本. 其实,我们自己在写代码的时候,会有意识地将比较大的功能项独立成包,独立成module, 独立成项目,项目之间的关系既容易阅读理解,又便于管理. 如下,是hadoop-yarn-project的module截图: Hadoop YARN 的大部分功能在 hadoop-yarn-project module 下,现将该module下各个module 的功能做一个大致的说明[顺序按上面截图自上而下]: hadoop-yarn-api:YARN的跨平台…

上一篇说到Spark的yarn client运行模式,它与yarn cluster模式的主要区别就是前者Driver是运行在客户端,后者Driver是运行在yarn集群中.yarn client模式一般用在交互式场景中,比如spark shell, spark sql等程序,但是该模式下运行在客户端的Driver与Yarn集群有大量的网络交互,如果客户端与集群之间的网络不是很好,可能会导致性能问题.因此一般在生产环境中,大部分还是采用yarn cluster模式运行spark程序. 下面具体还是…

上篇<Spark(四十九):Spark On YARN启动流程源码分析(一)>我们讲到启动SparkContext初始化,ApplicationMaster启动资源中,讲解的内容明显不完整. 本章将针对yarn-cluster(--master yarn –deploy-mode cluster)模式下全面进行代码补充解读: 1)什么时候初始化SparkContext: 2)如何实现ApplicationMaster如何启动executor: 3)启动后如何通过rpc实现executor与dr…