Hadoop YARN学习之重要术语总结(6) - SLA服务等级 - RM(ResourceManager) - AM(ApplicationMaster) - NM(NodeMaster) - MPI(Message Passing Interface) - FIFO(First In First Out) - ACL访问控制列表 - CLC(Container Launch Context):CLC发给ResourceManager,提供了资源需求(内存/CPU).作业文件.安全令牌以及在…

Hadoop YARN学习监控JVM和实时监控Ganglia.Ambari(5) 1.0 监控ResourceManager进程Java虚拟机中堆空间的特定部分. jstat工具,在JDK的bin目录,可以显示大量JVM统计信息. 1.1 JVM分析 一个Java虚拟机(JVM)进程被分为3个区(代),具体分为年轻代(young generation).年老代(tenured generation)和持久代(permanent generation) 年轻代被分为三个子区域:Eden(区),第一…

Hadoop YARN学习之组件功能简述(3) 1. YARN的三大组件功能简述: ResourceManager(RM)是集群的资源的仲裁者, 它有两部分:一个可插拔的调度器和一个ApplicationManager,用于管理集群中的用户作业. NodeManager,位于每个节点上,管理该节点上用户作业和工作流. ApplicationMaster,用户作业生命周期管理者. 是用户应用程序驻留的地方. 2. 三大组件构成了一个可扩展的.灵活的.高效的环境,来运行各种类型的大数据处理作业. 3…

Hadoop YARN学习之核心概念(2) 1. Hadoop 2.X YARN引入的新服务 1.1 新的ResourceManager纯碎作为资源调度器,是集群资源的唯一仲裁者: 1.2 用户应用程序(包括MapReduce作业),通过一个新的ApplicationMaster组件请求一定的资源,与Resource协商: 1.3 从而在集群中创建该应用的Container: 2. YARN的引入不会影响Hadoop运行MapReduce作业的能力:YARN提供了使用非MapReduce框架的新…

Hadoop YARN学习之Hadoop框架演进历史简述(1) 1. Hadoop在其发展的过程中经历了多个阶段: 阶段0:Ad Hoc集群时代 标志着Hadoop的起源,集群以Ad Hoc.单用户方式建立 阶段1:Hadoop on Demand(HOD) 是进化过程中的下一个阶段,以一种通用系统的形式,在商用硬件组成的共享集群上提供和管理私有Hadoop MapReduce和HDFS实例. 阶段2:共享计算集群的黎明 始于大量Hadoop安装转向与共享HDFS实例一起的共享MapReduce…

doop YARN学习之监控集群监控Nagios(4) 1. Nagios是一个流行的开源监控工具,可以用来监控Hadoop集群. 2. 监控基本的Hadoop服务 调试好脚本后命名为chek_resource_manager.sh,并把它放在Nagios的插件目录中. 加载Nagios插件向hadoop-cluster.cfg添加如下信息 define command{ command_name check_resource_manager command_line /usr/lib64/na…

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…

什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件:HDFS:分布式存储系统MapReduce:分布式计算系统YARN: hadoop 的资源调度系统Common: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop 的数据分析 应用”的核心框架Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序,并发运行在一个 hadoop 集…

随着毕业设计的进行,大学四年正式进入尾声.任你玩四年的大学的最后一次作业最后在激烈的选题中尘埃落定.无论选择了怎样的选题,无论最后的结果是怎样的,对于大学里面的这最后一份作业,也希望自己能够尽心尽力,好好做.正是因为选题和hadoop有关,现在正式开始学习hadoop.将笔记整理于此,希望与志同道合的朋友共同交流. 作者:itRed 邮箱:it_red@sina.com 个人博客链接:http://www.cnblogs.com/itred 好了,废话不多说.进入正题!开始hadoop的学习.…

Apache Hadoop 是最流行的大数据处理工具之一.它多年来被许多公司成功部署在生产中.尽管 Hadoop 被视为可靠的.可扩展的.富有成本效益的解决方案,但大型开发人员社区仍在不断改进它.最终,2.0 版提供了多项革命性功能,其中包括 Yet Another Resource Negotiator (YARN).HDFS Federation 和一个高度可用的 NameNode,它使得 Hadoop 集群更加高效.强大和可靠.在本文中,将对 YARN 与 Hadoop 中的分布式处理层的…