[Hadoop代码笔记]Hadoop作业提交之TaskTracker获取Task 一.概要描述 在上上一篇博文和上一篇博文中分别描述了jobTracker和其服务(功能)模块初始化完成后,接收JobClient提交的作业,并进行初始化.本文着重描述,JobTracker如何选择作业的Task分发到TaskTracker.本文只是描述一个TaskTracker如何从JobTracker获取Task任务.Task任务在TaskTracker如何执行将在后面博文中描述. 二. 流程描述   1. Ta…

一.概要描述 在上上一篇博文和上一篇博文中分别描述了jobTracker和其服务(功能)模块初始化完成后,接收JobClient提交的作业,并进行初始化.本文着重描述,JobTracker如何选择作业的Task分发到TaskTracker.本文只是描述一个TaskTracker如何从JobTracker获取Task任务.Task任务在TaskTracker如何执行将在后面博文中描述. 二. 流程描述   1. TaskTracker在run中调用offerService()方法一直死循环的去连接…

一.概要描述 在上篇博文描述了TaskTracker从Jobtracker如何从JobTracker获取到要执行的Task.在从JobTracker获取到LaunchTaskAction后,执行addToTaskQueue方法来把要执行的Task加入到queue.在本篇博文中,我们来关注下该方法后,TaskTracker怎么来处理这些Task. 实际上,TaskTracker初始化时,会初始化并启动两个TaskLauncher类型的线程,mapLauncher,reduceLauncher.在T…

一.概述 在本篇博文中,试图通过代码了解hadoop job执行的整个流程.即用户提交的mapreduce的jar文件.输入提交到hadoop的集群,并在集群中运行.重点在代码的角度描述整个流程,有些细节描述的并不那么详细. 汇总的代码流程图附件: hadoop_mapreduce_jobsubmit 二.主要流程 Jobclient通过RPC方式调用到jobtracker的submitJob方法提交作业,包括作业的jar.分片和作业描述. JobTracker的submitJob方法吧job加…

一.概要描述 在上篇博文描述了TaskTracker启动一个独立的java进程来执行Map任务.接上上篇文章,TaskRunner线程执行中,会构造一个java –D** Child address port tasked这样第一个java命令,单独启动一个java进程.在Child的main函数中通过TaskUmbilicalProtocol协议,从TaskTracker获得需要执行的Task,并调用Task的run方法来执行.在ReduceTask而Task的run方法会通过java反射机制…

一.概要描述 在上篇博文描述了TaskTracker启动一个独立的java进程来执行Map或Reduce任务.在本篇和下篇博文中我们会关注启动的那个入口是org.apache.hadoop.mapred.Child的这个Java进程是如何执行用户定义的map或Reduce任务的. 接上篇文章,TaskRunner线程执行中,会构造一个java –D** Child address port tasked这样第一个java命令,单独启动一个java进程.在Child的main函数中通过TaskUm…

一.概要描述 shuffle是MapReduce的一个核心过程,因此没有在前面的MapReduce作业提交的过程中描述,而是单独拿出来比较详细的描述. 根据官方的流程图示如下: 本篇文章中只是想尝试从代码分析来说明在map端是如何将map的输出保存下来等待reduce来取. 在执行每个map task时,无论map方法中执行什么逻辑,最终都是要把输出写到磁盘上.如果没有reduce阶段,则直接输出到hdfs上,如果有有reduce作业,则每个map方法的输出在写磁盘前线在内存中缓存.每个map…

整理09年时候做的Hadoop的代码笔记. 开始. [Hadoop代码笔记]Hadoop作业提交之客户端作业提交 [Hadoop代码笔记]通过JobClient对Jobtracker的调用看详细了解Hadoop RPC 待续..…

一.概要描述 在上一篇博文中主要描述了JobTracker接收作业的几个服务(或功能)模块的初始化过程.本节将介绍这些服务(或功能)是如何接收到提交的job.本来作业的初始化也可以在本节内描述,但是涉及到JobInProgress的初始化过程放在一张图上太拥挤,就分开到下一篇文章中描述. 二. 流程描述   1. JobClient通过RPC的方式向JobTracker提交作业: 2. 调用JobTracker的submitJob方法.该方法是JobTracker向外提供的供调用的提交作业的接口…

1.      概要描述仅仅描述向Hadoop提交作业的第一步,即调用Jobclient的submitJob方法,向Hadoop提交作业. 2.      详细描述Jobclient使用内置的JobSubmissionProtocol 实例jobSubmitClient 和JobTracker交互,最主要是提交作业.获取作业执行信息等. 在JobClient中作业提交的主要过程如下: 1)通过调用JobTracker的getNewJobId()向jobtracker请求一个新的作业ID2)获取j…

一.概要描述 本文重点描述在JobTracker一端接收作业.调度作业等几个模块的初始化工作.想过模块的介绍会在其他文章中比较详细的描述.受理作业提交在下一篇文章中会进行描述. 为了表达的尽可能清晰一点只是摘录出影响逻辑流转的主要代码.重点强调直接的协作调用,每个内部完成的逻辑(一直可以更细的说明.有些细节可能自己也理解并不深刻:-()在后续会描述. 主要包括JobTracker.TaskScheduler(此处以FairScheduler为例).JobInProgressListener(以用…

在整理FairScheduler实现的task调度逻辑时,注意到EagerTaskInitializationListener类.差不多应该是job提交相关的逻辑代码中最简单清楚的一个了. todo:标红文字表示要加前向链接,待相关文字草稿提交后. 一.概述 继承自JobInProgressListener,实现了jobAdded,jobRemoved,jobUpdated方法.哦,不能说实现,应该说继承,JobInProgressListener居然是个抽象类,看着怎么这样的listener也…

Hadoop的各个服务间,客户端和服务间的交互采用RPC方式.关于这种机制介绍的资源很多,也不难理解,这里不做背景介绍.只是尝试从Jobclient向JobTracker提交作业这个最简单的客户端服务器交互的代码中,去跟踪和了解下RPC是怎么被使用的.不同于准备发表博客时搜索的几篇博文,试图通过一种具体的场景来介绍,属于比较初级.其他DataNode和Namenode之间,Tasktracker和JobTracker之间的交互基本也都一样.为了引用的代码篇幅尽可能少,忽略了代码中写日志(包括Me…

Hadoop下有一些经常使用的命令,通过这些命令能够非常方便操作Hadoop上的文件. 1.查看指定文件夹下的内容 语法: hadoop fs -ls 文件文件夹 2.打开某个已存在的文件 语法: hadoop fs -cat 文件地址 [ | more] []表示的是可选命令 3.将本地文件存到Hadoop 语法: hadoop fs -put 本地文件地址 Hadoop文件夹 4.将Hadoop上的文件下载到本地文件夹内 语法: hadoop fs -get Hadoop文件夹 本地文件文件…

一.概要描述 在上一篇博文中主要描述了JobTracker和其几个服务(或功能)模块的接收到提交的job后的一些处理.其中很重要的一部分就作业的初始化.因为代码片段图的表达问题,本应该在上篇描述的内容,分开在本篇描述. 二. 流程描述   1. 代码也接上文的最后一个方法 EagerTaskInitializationListener的jobAdded方法把JobInProgress类型的job放到List<JobInProgress>类型的 jobInitQueue中,有个单独的线程会对新加…

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…

1.数据采集 对于数据采集主要分为三类,即结构化数据库采集,日志和文件采集,网页采集. 对于结构化数据库,采用Sqoop是合适的,可以实现结构化数据库中数据并行批量入库到hdfs存储.对于网页采集,前端可以采用Nutch,全文检索采用lucense,而实际数据存储最好是入库到Hbase数据库.对于日志文件的采集,现在最常用的仍然是flume或chukwa,但是我们要看到如果对于日志文件数据需要进行各种计算处理再入库的时候,往往flume并不容易处理,这也是为何可以采用Pig来做进一步复杂的dat…

建立一个伪分布式Hadoop周围环境 1.主办(Windows)顾客(安装在虚拟机Linux)网络连接. a) Host-only 主机和独立客户端联网: 好处:网络隔离: 坏处:虚拟机和其他server之间不能通讯: b) Bridge 桥接 宿主机与客户机在同一个局域网中. 优点:窦在同一个局域网,能够互相訪问: 坏处:不全然. 2.Hadoop的为分布式安装步骤 a) 设置静态IP 在centos下左面上右上角图标右键改动: 重新启动网卡service network restart; 验…

Hadoop简介和历史 Hadoop架构体系 Master和Slave节点 数据分析面临的问题和Hadoop思想 由于工作原因,必须学习和深入一下Hadoop,特此记录笔记. 什么是hadoop? Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架.它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序.Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成. Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据…

时至今日,已然看到第十章,似乎越是焦躁什么时候能翻完这本圣经的时候也让自己变得更加浮躁,想想后面还有一半的行程没走,我觉得这样“有口无心”的学习方式是不奏效的,或者是收效甚微的.如果有幸能有大牛路过,请指教如何能以效率较高的方式学习Hadoop. 我已经记不清圣经<hadoop 实战2>在我手中停留了多久,但是每一页每一章的翻过去,还是在脑壳里留下了点什么. 一段时间以来,我还是通过这本书加深以及纠正了我对于MapReduce.HDFS乃至Hadoop的新的认识.本篇主要介绍MapReduce…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

前言:来园子已经有8个月了,当初入园凭着满腔热血和一脑门子冲动,给自己起了个响亮的旗号“大数据 小世界”,顿时有了种世界都是我的,世界都在我手中的赶脚.可是......时光飞逝,岁月如梭~~~随手一翻自己的博客,可视化已经快占据了半壁江山,思来想去,还是觉得把一直挂在嘴头,放在心头的大数据拿出来说说,哦不,是拿过来学学.入园前期写了有关Nutch和Solr的自己的一些阅读体会和一些尝试,挂着大数据的旗号做着爬虫的买卖.可是,时间在流失,对于大数据的憧憬从未改变,尤其是Hadoop一直让我魂牵梦绕…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

Hadoop学习笔记(2) ——解读Hello World 上一章中,我们把hadoop下载.安装.运行起来,最后还执行了一个Hello world程序,看到了结果.现在我们就来解读一下这个Hello Word. OK,我们先来看一下当时在命令行里输入的内容: $mkdir input $cd input $echo "hello world">test1.txt $echo "hello hadoop">test2.txt $cd .. $bin/ha…

Hadoop学习笔记(2) ——解读Hello World 上一章中,我们把hadoop下载.安装.运行起来,最后还执行了一个Hello world程序,看到了结果.现在我们就来解读一下这个Hello Word. OK,我们先来看一下当时在命令行里输入的内容: $mkdir input $cd input $echo "hello world">test1.txt $echo "hello hadoop">test2.txt $cd .. $bin/ha…

 课程安排 MapReduce原理*** MapReduce执行过程** 数据类型与格式*** Writable接口与序列化机制*** ---------------------------加深拓展---------------------- MapReduce的执行过程源码分析 问题:怎样解决海量数据的计算?  MapReduce概述 lMapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. lMR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要…

(hadoop安装方法:http://blog.csdn.net/wangjia55/article/details/53160679这里不再累述) hadoop是针对大数据设计的一个计算架构.如果你有几百TB的数据需要检索,你在控制终端敲下命令,计算机会向几百分布式台云服务器同时发布命令,使他们开始运行.并且把结果返回给你 hadoop分为大概念, HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算模型) HDFS 优点 适合大文件的存储,并且由备份策略,有比较好的容错和恢复机制,支持…

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

P205 MapReduce的两种运行机制 第一种:经典的MR运行机制 - MR 1 可以通过一个简单的方法调用来运行MR作业:Job对象上的submit().也可以调用waitForCompletion(),用于提交以前没有提交的作业,并等待其完成. Hadoop执行MR的方法依赖于两个配置设置 mapred.job.tracker - 决定执行MR程序的方式 如果设置为local默认值,表示使用本地的作业运行器,在单个JVM上运行整个作业,用于小数据集测试 如果设置为主机端口对,那么被解释为…

一.            Zookeeper( 分布式协调服务框架 ) 1.    Zookeeper概述和集群搭建: (1)       Zookeeper概述: Zookeeper 是一个分布式协调服务的开源框架.主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题,例如怎样避免同时操作同一数据造成脏读的问题.ZooKeeper 本质上是一个分布式的小文件存储系统.提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储,并且可以对树中的节点进行有效管理. (2)       Zookeeper特性: 全局数…