前言 对于Hadoop集群来说,节点损坏是非常常见的现象. 而Hadoop一个很大的特点就是某个节点的损坏,不会影响到整个分布式任务的运行. 下面就来分析Hadoop平台是如何做到的. 硬件故障 硬件故障可以分为两种 - JobTracker节点损坏和TaskTracker节点损坏. 1. JobTracker节点损坏 这是Hadoop集群中最为严重的错误. 出现了这种错误,那就只能重新选择JobTracker节点,而在选择期,所有的任务都必须停掉,而且当前已经完成了的任务也必须通通重来. 2.…

前言 对于Hadoop集群来说,节点损坏是非常常见的现象. 而Hadoop一个很大的特点就是某个节点的损坏,不会影响到整个分布式任务的运行. 下面就来分析Hadoop平台是如何做到的. 硬件故障 硬件故障可以分为两种 - JobTracker节点损坏和TaskTracker节点损坏. 1. JobTracker节点损坏 这是Hadoop集群中最为严重的错误. 出现了这种错误,那就只能重新选择JobTracker节点,而在选择期,所有的任务都必须停掉,而且当前已经完成了的任务也必须通通重来. 2.…

前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 代码编写  -->  作业配置  -->  作业提交  -->  Map任务的分配和执行  -->  处理中间结果(Shuffle)  --&…

前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 代码编写  -->  作业配置  -->  作业提交  -->  Map任务的分配和执行  -->  处理中间结果(Shuffle)  --&…

前言 在MapReduce程序中,待处理的数据最开始是放在HDFS上的,这点无异议. 接下来,数据被会被送往一个个Map节点中去,这也无异议. 下面问题来了:数据在被Map节点处理完后,再何去何从呢? 这就是本文探讨的话题. Shuffle 在Map进行完计算后,将会让数据经过一个名为Shuffle的过程交给Reduce节点: 然后Reduce节点在收到了数据并完成了自己的计算后,会将结果输出到Hdfs. 那么,什么是Shuffle阶段,它具体做什么事情? 需要知道,这可是Hadoop最为核心的…

前言 在MapReduce程序中,待处理的数据最开始是放在HDFS上的,这点无异议. 接下来,数据被会被送往一个个Map节点中去,这也无异议. 下面问题来了:数据在被Map节点处理完后,再何去何从呢? 这就是本文探讨的话题. Shuffle 在Map进行完计算后,将会让数据经过一个名为Shuffle的过程交给Reduce节点: 然后Reduce节点在收到了数据并完成了自己的计算后,会将结果输出到Hdfs. 那么,什么是Shuffle阶段,它具体做什么事情? 需要知道,这可是Hadoop最为核心的…

  对于Hadoop来说,是通过在DataNode中启动Map/Reduce java进程的方式来实现分布式计算处理的,那么就从源码层简要分析一下hadoop中启动Map/Reduce任务的过程.   首先,对于Map/Reduce端启动的任务,都是通过一些参数来控制java opts的,mapreduce.map.java.opts,mapreduce.reduce.java.opts,这些参数都在MRJobConfig类中,拿map.java.opts举例来说,org.apache.hado…

replicaset controller分析 replicaset controller简介 replicaset controller是kube-controller-manager组件中众多控制器中的一个,是 replicaset 资源对象的控制器,其通过对replicaset.pod 2种资源的监听,当这2种资源发生变化时会触发 replicaset controller 对相应的replicaset对象进行调谐操作,从而完成replicaset期望副本数的调谐,当实际pod的数量未达到…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由@从流域到海域翻译,发表于腾讯云+社区 map()和reduce()是在集群式设备上用来做大规模数据处理的方法,用户定义一个特定的映射,函数将使用该映射对一系列键值对进行处理,直接产生出一系列键值对. Map Reduce和流处理 Hadoop的Map / Reduce模型在并行处理大量数据方面非常出色.它提供了一个通用的分区机制(基于数据的关键)来分配不同机器上的聚合式工作负载.基本上, map / reduce的算法设计都是关…

该程序演示了map在形成的时候对内存的操作和分配. 因为自己对平衡二叉树的创建细节理解不够,还不太明白程序所显示的日志.等我明白了,再来修改这个文档. /* 功能说明: map的内存分配机制分析. 代码说明: map所管理的内存地址可以是不连续的.如果key是可以通过<排序的,那么,map最后的结果是有序的.它是通过一个平衡二叉树来保存数据.所以,其查找效率极高. 实现方式: 限制条件或者存在的问题: 无 */ #include <iostream> #include <strin…