MapReduce On Yarn和MapReduce程序区别 MapReduce On Yarn(由专业人员开发)1 为MapReduce作业运行在YARN上提供一个通用的运行时环境2 需要与Yarn的各个服务交互(包括ResourceManager,NodeManager),完成较为复杂的功能(比方资源申请,跟对应的NodeManager通信启动任务)3 由客户端和ApplicationMaster两部分组成.备注:通常不需要开发,因为MapRed Storm, Spark等都提供了已经写好…
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…
0. 说明 Word Count 程序运行流程解析 &&  MapReduce 程序运行流程解析 1. Word Count 程序运行流程解析 2. MapReduce 程序运行流程图…
上次的程序只是操作文件系统,本次运行一个真正的MapReduce程序. 运行的是官方提供的例子程序wordcount,这个例子类似其他程序的hello world. 1. 首先确认启动的正常:运行 start-all.sh 2. 执行jps命令检查:NameNode,DateNode,SecondaryNameNode,ResourceManager,NodeManager是否已经启动正常.这里我遇到了一个问题,NodeManager没有正常启动.错误信息如下: 2014-01-07 13:46…
Yarn(Yet Another Resource Negotiator)是一个Hadoop集群资源管理系统,Hadoop2时被引入,旨在提高MapReduce的性能,但YARN已足够通用,使得它可以支持其它的分布式应用.   Yarn本身提供了一系列API用于用户应用程序与集群资源进行交互,这些API复杂且晦涩难懂,用户通常不会直接使用.用户编制应用程序时,通常使用的是分布式计算框架(MapReduce.Spark)提供的高层次API,这些API构建在Yarn之上且隐藏资源管理细节,如下图所示…
一.Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coar…
1. 集群角色 Application:基于spark的用户程序,包含了一个Driver program 和集群中多个Executor Driver Program:运行application的main()函数并自动创建SparkContext.Driver program通过一个SparkContext对象来访问Spark,通常用SparkContext代表Driver. SparkContext: Spark的主要入口点,代表对计算集群的一个连接,是整个应用的上下文,负责与ClusterMa…
前言 上文已经介绍了与Spark 息息相关的MapReduce计算模型,那么相对的Spark的优势在哪,有哪些适合大数据的生态呢? Spark对比MapReduce,Hive引擎,Storm流式计算引擎 1.如果数据超过1T了基本就不能用spark了,还是会选择MapReduce,MapReduce利用磁盘的高I/O操作实现并行计算确实在处理海量数据是无法取代的,但它在迭代计算中性能不足.(如果数据过大,OOM内存溢出等等,spark的程序就无法运行了,直接就会报错挂掉了,这个很坑爹是吧,虽然M…
Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coarse…
Application 指用户编写的Spark应用程序,其中包含了一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码. Driver Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并创建SparkContext.创建的目的是为了初始化Spark的运行环境.SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请.任务的分配和监控等.当Executor部分运行完毕后,Driver同时负责将SparkContext关闭,通…