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YARN最初的思想是把hadoop1中的job tracker的功能拆分出来,把它的资源管理与任务调度功能分成两个单独的进程.yarn体系结构中有两个进程,resource manager和nodemanger.前者主要负责资源分配,后者nodemanager在每一个机器中都有一个进程,负责container的创建,监控分配的资源(CPU,内存和磁盘与网络资源),同时通过心跳汇报这些情况给RM.applicationmaster是框架特定的作业进程,主要负责与RM申请资源与监控任务执行的情况.运…

YARN Introduce 1. MapReduce1.0缺陷 (1)存在单点故障 (2)JobTracker"大包大揽"导致任务过重(任务多时内存开销大,上限4000节点) (3)容易出现内存溢出(分配资源只考虑MapReduce任务数,不考虑CPU.内存) (4)资源划分不合理(强制划分为slot ,包括Map slot和Reduce slot) 2. YARN体系结构 MapReduce1.0既是一个计算框架,也是一个资源管理调度框架 到了Hadoop2.0以后,MapRedu…

定义 Hadoop MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架,用于轻松编写分布式应用程序,以可靠,容错的方式在大型集群(数千个节点)上并行处理大量数据(TB级别),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 集群上 优缺点 优点: 1.MapReduce 易于编程 简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式程序,这个分布式程序可以分布到大量…

一.概述 1.map-reduce是什么 Hadoop MapReduce is a software framework for easily writing applications which process vast amounts of data (multi-terabyte data-sets) in-parallel on large clusters (thousands of nodes) of commodity hardware in a reliable, fault-…

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…

1.1 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管理. 1.2 YARN基本组成结构 YARN总体上仍然是Master/Slave结构,在整个资源管理框架中,Resour…

前言 hadoop是分布式系统,运行在linux之上,配置起来相对复杂.对于hadoop1,很多同学就因为不能搭建正确的运行环境,导致学习兴趣锐减.不过,我有免费的学习视频下载,请点击这里. hadoop2出来后,解决了hadoop1的几个固有缺陷,比如单点故障.资源利用率低.支持作业类型少等问题,结构发生了很大变化,是hadoop未来使用的一个趋势.当然,配置也更加复杂,网上也没有一篇详细的教程来知道大家可以轻轻松松搭建起这个环境的.我应该算是第一个吧. hadoop2体系结构 要想理解本节内…

大数据体系结构: Spark简介 Spark是整个BDAS的核心组件,是一个大数据分布式编程框架,不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型,还提供更为丰富的算子,如filter.join.groupByKey等.是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台. Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度.RPC.序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API.其底层采用Scala这种函数式语言书写而成,并且所提供的API深度借鉴Sca…

前言 hadoop是分布式系统,运行在linux之上,配置起来相对复杂.对于hadoop1,很多同学就因为不能搭建正确的运行环境,导致学习兴趣锐减.不过,我有免费的学习视频下载,请点击这里. hadoop2出来后,解决了hadoop1的几个固有缺陷,比如单点故障.资源利用率低.支持作业类型少等问题,结构发生了很大变化,是hadoop未来使用的一个趋势.当然,配置也更加复杂,网上也没有一篇详细的教程来知道大家可以轻轻松松搭建起这个环境的.我应该算是第一个吧. hadoop2体系结构 要想理解本节内…