YARN是开源项目Hadoop的一个资源管理系统,最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题,但是现在它已经是一个更加通用的资源管理系统,可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上,通过YARN来管理资源.如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能,你也可以实现YARN提供的编程API,将你的应用程序运行于YARN之上,将资源的分配与回收统一交给YARN去管理,可以大大简化资源管理功能的开发.当前,也有很多应用程序已经可以构建于Y…

Flume(NG)架构设计要点及配置实践   Flume NG是一个分布式.可靠.可用的系统,它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集.聚合.移动,最后存储到一个中心化数据存储系统中.由原来的Flume OG到现在的Flume NG,进行了架构重构,并且现在NG版本完全不兼容原来的OG版本.经过架构重构后,Flume NG更像是一个轻量的小工具,非常简单,容易适应各种方式日志收集,并支持failover和负载均衡. 架构设计要点 Flume的架构主要有一下几个核心概念: Event:一个数据…

一.YARN基本服务组件 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. YARN总体上仍然是master/slave结构,在整个资源管理框架中,resourcemanager为master,…

HDFS 简介 Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统. HDFS是高容错性的,可以部署在低成本的硬件之上,HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问,它适合大数据集的应用程序.它具有以下几个特点: 1)适合存储非常大的文件 2)适合流式数据读取,即适合“只写一次,读多次”的数据处理模式 3)适合部署在廉价的机器上 但HDFS不适合以下场景(任何东西都要分两面看,只有适合自己业务的技术才是真正的好技术): 1)不适合存储大量的小文件,因为受…

YARN对内存资源和CPU资源采用了不同的资源隔离方案.对于内存资源,它是一种限制性资源,它的量的大小直接决定应用程序的死活,因为应用程序到达内存限制,会发生OOM,就会被杀死.CPU资源一般用Cgroups进行资源控制,Cgroups控制资源测试可以参见这篇博文Cgroups控制cpu,内存,io示例,内存资源隔离除Cgroups之外提供了另外一个更灵活的方案,就是线程监控方案. 默认情况下YARN采用线程监控的方案控制内存使用,采用这种机制的原因有两点: 1.Java创建子进程采用了“for…

Hadoop YARN架构解读 原Mapreduce架构 原理架构图如下: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 原 MapReduce 程序的流程:首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作.TaskTracker 是 Map-reduce 集群中每台机器都有的一个…

本篇学习 Yarn Application 编写方法,将带你更清楚的了解一个任务是如何提交到 Yarn ,在运行中的交互和任务停止的过程.通过了解整个任务的运行流程,帮你更好的理解 Yarn 运作方式,出现问题时能更好的定位. 一.简介 本篇将对 Yarn Application 编写流程进行介绍.将一个新的应用程序运行到 Yarn 上,主要编写两个组件 Client 和 ApplicationMaster,组件的具体实现案例将在后两篇文章中介绍. (实际使用中,我们并不需要实现一个 Yarn…

在说Hadoop Yarn的原理之前,我们先来看看Yarn是怎样出现的.在古老的Hadoop1.0中,MapReduce的JobTracker负责了太多的工作,包括资源调度,管理众多的TaskTracker等工作.这自然就会产生一个问题,那就是JobTracker负载太多,有点"忙不过来".于是Hadoop在1.0到2.0的升级过程中,便将JobTracker的资源调度工作独立了出来,而这一改动,直接让Hadoop成为大数据中最稳固的那一块基石.,而这个独立出来的资源管理框架,就是Ha…

一.开篇 前期我们针对架构准备阶段及需求分析这块我们写了2篇内容<HRMS(人力资源管理系统)-从单机应用到SaaS应用-架构分析(功能性.非功能性.关键约束)-上篇><HRMS(人力资源管理系统)-从单机应用到SaaS应用-架构分析(功能性.非功能性.关键约束)-下篇>内容来展开说明. 本篇主将详细的阐述架构设计过程中概要架构设计要点来和大家共同交流,掌握后续如何强化概要架构设计在架构设计中作用,帮助我们快速确认架构的方向及核心大框架. 在阐述具体的概要架构工作方法之前,还请大家…

从2012年8月开始Apache Hadoop YARN(YARN = Yet Another Resource Negotiator)成了Apache Hadoop的一项子工程.自此Apache Hadoop由下面四个子工程组成: Hadoop Comon:核心库,为其他部分服务 Hadoop HDFS:分布式存储系统 Hadoop MapReduce:MapReduce模型的开源实现 Hadoop YARN:新一代Hadoop数据处理框架 概括来说,Hadoop YARN的目的是使得Hado…

问题导读: 1.ZooKeeper的数据模型是什么 ?2.ZooKeeper应用有哪些陷阱 ?3.每个节点(ZNode)中存储的是什么?4.一个ZNode维护了一个状态结构都包含了什么?5.ZNode组成结构是什么?6.Watches的机制是什么?7.ZooKeeper内置了哪4种方式实现ACL? 前言 ZooKeeper是一个开源的分布式服务框架,它是ApacheHadoop项目的一个子项目,主要用来解决分布式应用场景中存在的一些问题,如:统一命名服务.状态同步服务.集群管理.分布式应用配置管…

http://blog.csdn.net/jacktan/article/details/9200979 大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您…

大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您至少要保持清醒的头脑,认真仔细的慎问一下自己,我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司,数据的确…

Apache Hadoop 2.9.2 的Federation架构设计 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 能看到这篇文件,说明你对NameNode的工作原理想必已经了如指掌了.也知道他将来会面料的一些弊端,我们知道NameNode在启动时会将镜像文件(fsimage)和编辑日志(edits)从磁盘加载到内存,生成最初的元数据信息后,从而退出安全模式.但是随着数据量越来也多,逐步形成了大数据.根据有关技术报告知道,国内有几家优秀的互联网公司,如百度,腾讯和阿里巴巴等…

这是我收集的两本关于Hadoop的书,高清PDF版,在此和大家分享: 1.<Hadoop技术内幕:深入理解MapReduce架构设计与实现原理>董西成 著  机械工业出版社2013年5月出版 2.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理>蔡斌.陈湘萍 著  机械工业出版社2013年4月出版 百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjNmkFj…

HDFS的架构和设计要点 转 大数据之路 发布于 2012/10/11 23:00 字数 4487 阅读 495 收藏 1 点赞 0 评论 0 撸了今年阿里.头条和美团的面试,我有一个重要发现.......>>> 虽然本文已经比较旧远了,但是在很多方面还是有一定学习的价值,中文版译者为killme. 一.前提和设计目标 硬件错误是常态,而非异常情况,HDFS可能是有成百上千的server组成,任何一个组件都有可能一直失效,因此错误检测和快速.自动的恢复是HDFS的核心架构目标. 跑在HD…

背景 一面数据创立于 2014 年,是一家领先的数据智能解决方案提供商,通过解读来自电商平台和社交媒体渠道的海量数据,提供实时.全面的数据洞察.长期服务全球快消巨头(宝洁.联合利华.玛氏等),获得行业广泛认可.公司与阿里.京东.字节合作共建多个项目,旗下知乎数据专栏"数据冰山"拥有超30万粉丝.一面所属艾盛集团(Ascential)在伦敦证券交易所上市,在 120 多个国家为客户提供本地化专业服务. 公司在 2016 年线下机房部署了 CDH 集群,到 2021 年已存储和处理 PB…

本文将介绍如何使用 idea 搭建 Hadoop 源码阅读环境.(默认已安装好 Java.Maven 环境) 一.搭建源码阅读环境 一)idea 导入 hadoop 工程 从 github 上拉取代码.https://github.com/apache/hadoop可以选择对应的分支 # 如拉取 2.8.5 分支 git clone -b branch-2.8.5 git@github.com:apache/hadoop.git 在 idea 中点击 File - Open 选择对应的文件夹目录…

https://tech.meituan.com/2019/08/01/hadoop-yarn-scheduling-performance-optimization-practice.html 文章对性能优化的思路,如果评测性能,找到性能瓶颈,优化,优化效果评估,上线部署给出了很好的教科书式的案例,值得一看!! 背景 YARN作为Hadoop的资源管理系统,负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度. 美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支.目前在YARN上支撑离线业务.实时业务…

一.下篇开头的废话 终于开写下篇了,这也是我写远程调用框架的第三篇文章,前两篇都被博客园作为[编辑推荐]的文章,很兴奋哦,嘿嘿~~~~,本人是个很臭美的人,一定得要截图为证: 今天是2014年的第一天,按中国辞旧迎新的传统,也作为我2014年第一篇博客,我想开篇前要总结下2013年的技术学习.今年我当爸爸了,当爸爸的人是没啥时间研究什么技术和写博客的,所以2013年上半年我的文章很少很少,直到老婆5月回家待产才有重新拿起书,提起笔写技术博客.今年老婆要回上海了,估计2014年的博客数量又会少点,…

一.Hadoop系统架构图 Hadoop1.0与hadoop2.0架构对比图 YARN架构: ResourceManager –处理客户端请求 –启动/监控ApplicationMaster –监控NodeManager –资源分配与调度 NodeManager –单个节点上的资源管理 –处理来自ResourceManager的命令 –处理来自ApplicationMaster的命令 ApplicationMaster –数据切分 –为应用程序申请资源,并分配给内部任务 –任务监控与容错   Y…

ZooKeeper是一个开源的分布式服务框架,它是Apache Hadoop项目的一个子项目,主要用来解决分布式应用场景中存在的一些问题,如:统一命名服务.状态同步服务.集群管理.分布式应用配置管理等,它支持Standalone模式和分布式模式,在分布式模式下,能够为分布式应用提供高性能和可靠地协调服务,而且使用ZooKeeper可以大大简化分布式协调服务的实现,为开发分布式应用极大地降低了成本. 总体架构​ ZooKeeper分布式协调服务框架的总体架构,如图所示: ZooKeeper集群由一…

Hadoop 和 MRv1 简单介绍 Hadoop 集群可从单一节点(其中所有 Hadoop 实体都在同一个节点上运行)扩展到数千个节点(其中的功能分散在各个节点之间,以增加并行处理活动).图 1 演示了一个 Hadoop 集群的高级组件. 图 1. Hadoop 集群架构的简单演示 一个 Hadoop 集群可分解为两个抽象实体:MapReduce 引擎和分布式文件系统.MapReduce 引擎能够在整个集群上执行 Map 和 Reduce 任务并报告结果,其中分布式文件系统提供了一种存储模式,…

简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,更能深刻理解新的 yarn 框架的技术原理和设计思想,文中的 Demo 代码经过微小修改即可用于用户基于 hadoop 新框架的实际生产环境.…

*****************开篇介绍**************** ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三个重要的标准: ---大型缓存架构中需要首先说一下: 海量数据:支持海量数据缓存,支持大规模数据: 高并发:在亿级QPS的场景下,可以做到满足业务需求: 高可用:表示redis可以做…

Yarn架构介绍Yarn/MRv2最基本的想法是将原JobTracker主要的资源管理和job调度/监视功能分开作为两个单独的守护进程.有一个全局的ResourceManager(RM)和每个Application有一个ApplicationMaster(AM),Application相当于map-reduce job或者DAG jobs.ResourceManager和NodeManager(NM)组成了基本的数据计算框架.ResourceManager协调集群的资源使用,任何client或者…

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…

一. 功能综述 OLAP引擎为存储和计算二合一的引擎,自身内部涵盖了对数据的管理以及提供查询能力.底层数据完全规划在引擎内部,外部系统不允许直接操作底层数据,而是需要通过暴露出来的接口来读写引擎内部数据. 目前整体来说OLAP功能由两部分组成:数据管理,查询引擎. 1.1 数据管理 引擎中数据核心概念包括:事实表,维度表,模型表,加速表,其中事实表和维度表统称为Dataset表.数据操作包括以下几点: 事实表创建.定时导入.清理.补数. 维度表创建.定时导入.清理.补数: 模型表创建.删除: 加…

YARN:下一代 Hadoop 计算平台 我们现在稍微改变一下用辞.以下名称的改动有助于更好地了解 YARN 的设计: ResourceManager 代替集群管理器 ApplicationMaster 代替一个专用且短暂的 JobTracker NodeManager 代替 TaskTracker 一个分布式应用程序代替一个 MapReduce 作业 YARN 是下一代 Hadoop 计算平台,如下所示. YARN 的架构 在 YARN 架构中,一个全局 ResourceManager 以主要…

在大数据的发展过程中,出现了一批专门应用与大数据的处理分析工具,如Hadoop,Hbase,Hive,Spark等,我们先从最基础的Hadoop开始进行介绍 Hadoop是apache基金会下所开发的分布式基础架构,实现了一个分布式文件系统(HDFS),HDFS拥有高容错性.高可靠性.高扩展性.高效性.低成本的特性,可以让用户在不了解相关的底层源码的情况下,在廉价的机器上搭配一台完整的服务器进行分布式程序开发,利用集群的高速运算和存储处理自己的业务. 一个应用程序无非就是计算和存储两个部分,Ha…