一.经典MapReduce的作业运行机制 如下图是经典MapReduce作业的工作原理: 1.1 经典MapReduce作业的实体 经典MapReduce作业运行过程包含的实体: 客户端,提交MapReduce作业. JobTracker,协调作业的运行.JobTracker是一个Java应用程序,它的主类是JobTracker. TaskTracker,运行作业划分后的任务.TaskTracker是Java应用程序,它的主类是TaskTracker. 分布式文件系统(一般为HDFS),用来在其…

MapReduce任务解析 在YARN上一个MapReduce任务叫做一个Job. 一个Job的主程序在MapReduce框架上实现的应用名称叫MRAppMaster. MapReduce任务的Timeline 这是一个MapReduce作业运行时间: Map 阶段:依据数据块会运行多个Map Task Reduce 阶段:依据配置项会运行多个Reduce Task 为提高Shuffle效率Reduce阶段会在Map阶段结束之前就開始.(直到全部MapTask完毕之后ReduceTask才干完毕…

mapTask运行机制详解以及mapTask的并行度在mapTask当中,一个文件的切片大小使用默认值是128M,就是跟我们一个block块对应大小一样 MapTask运行的整个过程 背下来1.TextInputFormat读取数据2.调用map逻辑,默认是一个切片(就是一个block块)对应一个mapTask3.数据写入到环形缓冲区,默认环形缓冲区的大小是100M,换型缓冲区其实就是一个数组4.数据一直往环形缓冲区当中写,数据在环形缓冲区当中实现分区,排序,规约,分组等5.等到数据写到环形缓冲…

ReduceTask的运行的整个过程 背下来1.启动线程到mapTask那里去拷贝数据,拉取属于每一个reducetask自己内部的数据2.数据的合并,拉取过来的数据进行合并,合并的过程,有可能在内存当中,有可能在磁盘当中,有可能在内存和磁盘当中,合并的时候同时要进行分组操作3.调用reduce逻辑4.数据输出…

我们知道,如果想要在Yarn上运行MapReduce作业,仅需实现一个ApplicationMaster组件即可,而MRAppMaster正是MapReduce在Yarn上ApplicationMaster的实现,由其控制MR作业在Yarn上的执行.如此,随之而来的一个问题就是,MRAppMaster是如何控制MapReduce作业在Yarn上运行的,换句话说,MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程是什么?这就是本文要研究的重点. 通过MRAppMaster类的定义我们就能看出…

1. 先关闭掉所有的防火墙(master和所有slave) 2. 配置yarn-site.xml文件(配置所有机器,此时没有启动hadoop服务) 3. 启Yarn,输入要命令start-yarn.sh,用jps检测,看到如下情况表示启动成功 4. 在宿主机浏览器上进行查看,输入地址master:8088,可以看到Yarn的相关情况: 5. 下面我们在Yarn上跑一个计算,由于我们需要计算的文档存放的hdfs上,因此我们首先需要启动hadoop服务.然后需要指定MapReduce跑在Yarn上,…

目录 目录 1 1. 约定 1 2. 安装Scala 1 2.1. 下载 2 2.2. 安装 2 2.3. 设置环境变量 2 3. 安装Spark 2 3.1. 下载 2 3.2. 安装 2 3.3. 配置 3 3.3.1. 修改conf/spark-env.sh 3 4. 启动Spark 3 4.1. 运行自带示例 3 4.2. SparkSQL Cli 4 5. 和Hive集成 4 6. 常见错误 5 6.1. 错误1:unknown queue: thequeue 5 6.2. SPARK…

client作用:提交一个应用程序查看一个应用程序的运行状态(通过application master) 第一步:提交MR程序到ResourceManager,ResourceManager为这个应用程序的ApplicationMaster申请资源,申请到资源后第二步:与资源对应的NodeManager通信,让其启动MR App Mstr,第三,四步:MR App Mstr启动起来后,跟RM交互,申请资源,比如拿到的资源在另一个节点第五,六步:MR App Mstr与资源对应的NodeManag…

前几章我们介绍了 Hadoop 的 MapReduce 和 HDFS 两大组件,内容比较基础,看完后可以写简单的 MR 应用程序,也能够用命令行或 Java API 操作 HDFS.但要对 Hadoop 做深入的了解,显然不够用.因此本章就深入了解一下 MapReduce 应用的运行机制,从而学习 Hadoop 各个组件之间如何配合完成 MR 作业.本章是基于 Hadoop YARN 框架介绍,YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 的集群资源…

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 …