YARN产生背景 MRv1的局限 YARN是在MRv1基础上演化而来的,它克服了MRv1中的各种局限性.在正式介绍YARN之前,先了解下MRv1的一些局限性,主要有以下几个方面: 扩展性差.在MRv1中,JobTracker同时兼备了资源管理和作业控制两个功能,这成为系统的一个最大瓶颈,严重制约了Hadoop集群扩展性. 可靠性差.MRv1采用了master/slave结构,其中,master存在单点故障问题,一旦它出现故障将导致整个集群不可用. 资源利用率低.MRv1采用了基于槽位的资源分配模…

hadoop 1.0 mapreduce过程 主要问题: JobTracker 是 Map-reduce 的集中处理点,存在单点故障. JobTracker 完成了太多的任务,造成了过多的资源消耗,当 map-reduce job 非常多的时候,会造成很大的内存开销,潜在来说,也增加了 JobTracker fail 的风险,这也是业界普遍总结出老 Hadoop 的 Map-Reduce 只能支持 4000 节点主机的上限. 在 TaskTracker 端,以 map/reduce task 的…

    yarn的了出现主要是为了拆分jobtracker的两个核心功能:资源管理和任务监控,分别对应resouceManager(RM)和applicationManager(AM).yarn中的任务可以传统的mapreduce任务,或者是DAG任务.     yarn的架构: client向RM提交任务,RM向各个NM请求资源,NM响应后,RM为任务分配资源,得到资源的后调度器启动AM,AM为任务准备运行环境后执行任务并向RM反馈执行情况.任务的运行失败的话AM负责启程.资源是以contai…

Yarn : 新的计算框架,是一个全局资源管理器,负责整个集群的资源管理和分配   一. Yarn产生背景       Hadoop1.0MR有局限性,概括为以下几个方面 :  扩展性差 可靠性差 资源利用率低 无法支持多种计算框架          为克服Hadoop1.0中MR存在各种问题而提出了Yarn,它将JobTracker中的资源管理和作业控制功能分开,分别由组件ResourceManager和ApplicationMaster实现,其中,ResourceManager负责所有应用程…

YARN 介绍 Apache Hadoop YARN作为hadoop的子项目加入到Hadoop Common (core libraries), Hadoop HDFS (storage) and Hadoop MapReduce (the MapReduce implementation) ,它也是apache的顶级工程. 在Hadoop 2.0中,各个客户端会向运行在YARN上的MapReduce v2框架提交种种MapReduce应用.而在Hadoop 1.0中,各个客户端则向MapRed…

1.hadoop是什么? Hadoop 是Apache基金会下一个开源的大数据分布式计算平台,它以分布式文件系统HDFS和MapReduce算法为核心,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 2.hadoop主要组成部分 1)hdfs分布式存储文件系统---海量数据存储,大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中 2)Yarn资源管理与作业调度 3)MapReduce算法---数据计算(并行计算框架) 3.hadoop特点 可靠.高效.可伸缩.容错.不适合低延迟数据访问.可处…

Hadoop 基本概念 一.Hadoop出现的前提环境 随着数据量的增大带来了以下的问题 (1)如何存储大量的数据? (2)怎么处理这些数据? (3)怎样的高效的分析这些数据? (4)在数据增长的情况下如何构建一个解决方案? 在大数据领域提出了两个概念 (1)分布式文件系统   用于存储大量的数据 (2)分布式计算框架MapReduce高效的分析数据 以上的两个概念组成一个名词 Hadoop 二.Hadoop的起源 谷歌发布了三篇论文 : GFS 分布式存储系统  ,  MapReduce  分…

文章目录 1.Yarn介绍 2.Yarn架构 2.1 .ResourceManager 2.2 .ApplicationMaster 2.3 .NodeManager 2.4 .Container 2.5 .Resource Request 及 Container 2.6 .JobHistoryServer 2.7.Timeline Server 3.yarn应用运行原理 3.1.yarn应用提交过程 3.2.mapreduce on yarn 4. yarn使用 4.1 .配置文件 4.2.…

一.YARN 介绍 yarn 是下一代 MapReduce,即 MRv2,是在第一代 MapReduce 基础上演变而来的,主要是为了解决原始 Hadoop 扩展性较差,不支持多计算框架而提出的,通俗讲是跑任. 其核心思想:将 MR1 中 JobTracker 资源管理和作业调用两个功能分开,分别由 ResourceManager 和 ApplicationMaster 进程来实现. ResourceManager:负责整个集群的资源管理和调度: ApplicationMaster:每个应用程序…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 storm是一个近似于实时的计算框架,甩开hadoop上的原生mapreduce计算框架不只一条街.如果能将storm引入到hadoop中,对存储于hdfs的数据进行分析必然极大的提高处理性能.storm-yarn就是这样一个项目,由yahoo实现,目前已经开源. 除了storm-yarn试图将storm整合进hadoop,以提升hadoop的分析处理能力的尝试之外,Hortonworks也高调宣布在2014年推出整合了storm的hadoop发行版.…

MapReduce的shuffle机制 1.概述 mapreduce中,map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段,是mapreduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle: shuffle: 洗牌.发牌——(核心机制:数据分区,排序,缓存): 具体来说:就是将maptask输出的处理结果数据,分发给reducetask,并在分发的过程中,对数据按key进行了分区和排序: 2.主要流程 shuffle是MR处理流程中的一个过程,它的每一个处理步骤是分散在各个map task和r…

<大 数据技术丛书:Hadoop应用开发技术详解>共12章.第1-2章详细地介绍了Hadoop的生态系统.关键技术以及安装和配置:第3章是 MapReduce的使用入门,让读者了解整个开发过程:第4-5章详细讲解了分布式文件系统HDFS和Hadoop的文件I/O:第6章分析了 MapReduce的工作原理:第7章讲解了如何利用Eclipse来编译Hadoop的源代码,以及如何对Hadoop应用进行测试和调试:第8-9章 细致地讲解了MapReduce的开发方法和高级应用:第10-12章系统地讲…

众所周知,hadoop在10月底release了最新版2.2.很多国内的技术同仁都马上在网络上推出了自己对新版hadoop的配置心得.这其中主要分为两类: 1.单节点配置 这个太简单了,简单到只要懂点英语,照着网上说的做就ok了.我这里不谈这个,有兴趣的童鞋可以自己去问度娘和谷哥- 2.多节点配置 这个就是我要重点说明的,老实说网络上说的的确是多节点,但不是真正的分布式部署- 我们为什么要用hadoop?因为hadoop是一个分布式系统基础架构,我们可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式…

<Hadoop应用开发技术详解> 基本信息 作者: 刘刚 丛书名: 大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111452447 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 更多关于>>> <Hadoop应用开发技术详解> 内容简介 书籍 计算机书籍 <hadoop应用开发技术详解>由资深hadoop技术专家撰写,系统.全面.深入地讲解了hadoop开发者需要掌握的技…

分布式一致性 分布式文件系统.缓存系统和数据库等大型分布式存储系统中,分布式一致性都是一个重要的问题. 什么是分布式一致性?分布式一致性分为哪些类型?分布式系统达到一致性后将会是一个什么样的状态? 如果失去了分布式一致性,分布式系统是否还可以依赖? 如果一味地追求一致性,对系统的整体架构和性能会有多大的影响? 每次写需求的时候总会思考,在某些特殊恶劣的条件下,这些代码的运行结果会是什么? 尽管在实习期间,已经遇到了很多次 因为代码漏洞导致线上环境数据不一致而导致被迫改数据库的问题,对此已见怪不怪…

FAST, RELIABLE, AND SECURE DEPENDENCY MANAGEMENT. 就在昨天, Facebook 发布了新的 node.js 包管理器 Yarn 用以替代 npm .咱虽然是个半桶水的咸鱼前端,不过也得跟上 Javascript 这股潮 (hong) 流 (huang) 的脚步,所以便有了下面这篇文章.大概的浅尝了一下这个自称是又快又可信赖又安全的包管理,所以写的内容不会很详细,更多的可能只是针对这个全新的包管理与 npm 的不同之处来对比.也可能有些地方写得不对…

Yarn 原理介绍 大纲: Hadoop 架构介绍 YARN 产生的背景 YARN 基础架构及原理   Hadoop的1.X架构的介绍   在1.x中的NameNodes只可能有一个,虽然可以通过SecondaryNameNode与NameNode进行数据同步备份,但是总会存在一定的时延,如果NameNode挂掉,但是如果有部份数据还没有同步到SecondaryNameNode上,还是可能会存在着数据丢失的问题.   包含两层: Namespace l 包含目录.文件以及块的信息 l 支持对Na…

YARN基本框架介绍 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 在之前的博客<YARN与MRv1的对比>中介绍了YARN对Hadoop 1.0的完善.本文将重点介绍下YARN各个模块的作用与YARN运行流程. YARN模块介绍 概述 YARN是一个资源管理.任务调度的框架,主要包含三大模块:ResourceManager(RM).NodeManager(NM).ApplicationMaster(AM).其中,ResourceManager负责所有资源的监控…

参考自:Spark部署三种方式介绍:YARN模式.Standalone模式.HA模式http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7115(出处: about云开发) 1.Yarn模式由谁来作为客户端提交作业给YARN? 2.SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly的作用是什么? 3.Standalone 模式dist目录的作用是什么? 4.recover…

本文出自:Spark on YARN两种运行模式介绍http://www.aboutyun.com/thread-12294-1-1.html(出处: about云开发)   问题导读 1.Spark在YARN中有几种模式? 2.Yarn Cluster模式,Driver程序在YARN中运行,应用的运行结果在什么地方可以查看? 3.由client向ResourceManager提交请求,并上传jar到HDFS上包含哪些步骤? 4.传递给app的参数应该通过什么来指定? 5.什么模式下最后将结果输…

ApplicationMaster是什么? ApplicationMaster是一个框架特殊的库,对于Map-Reduce计算模型而言有它自己的ApplicationMaster实现,对于其他的想要运行在yarn上的计算模型而言,必须得实现针对该计算模型的ApplicationMaster用以向RM申请资源运行task,比如运行在yarn上的spark框架也有对应的ApplicationMaster实现,归根结底,yarn是一个资源管理的框架,并不是一个计算框架,要想在yarn上运行应用程序,还…

理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源.在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler.其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景.为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择. 一.调度器的选择 在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,FairS ched…

1.概述 之前在<Hadoop2源码分析-RPC探索实战>一文当中介绍了Hadoop的RPC机制,今天给大家分享关于YARN的RPC的机制.下面是今天的分享目录: YARN的RPC介绍 YARN的RPC示例 截图预览 下面开始今天的内容分享. 2.YARN的RPC介绍 我们知道在Hadoop的RPC当中,其主要由RPC,Client及Server这三个大类组成,分别实现对外提供编程接口.客户端实现及服务端实现.如下图所示: 图中是Hadoop的RPC的一个类的关系图,大家可以到<Hado…

一. HDFS介绍: Hadoop2介绍 HDFS概述 HDFS读写流程   1.  Hadoop2介绍 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个分布式系统基础架构.Hadoop2的框架最核心的设计就是HDFS.MapReduce和YARN,为海量的数据提供了存储和计算. HDFS主要是Hadoop的存储,用于海量数据的存储: MapReduce主要运用于分布式计算: YARN是Hadoop2中的资源管理系统. Hadoop1和Hadoop2的结构对比: Hadoop2主要改进: YARN…

Yarn的产生 mapReduc1.0 1单点故障 2扩展效率低 3资源利用率高 降低运维成本 方便数据共享 多计算框架支持 MapReduce Spark Storm Yarn的架构图 Yarn模块介绍 ResourceManger 负责集群资源的统一管理和调度 处理客户端请求 启动/监控ApplicationMaster 监控NodeManager 资源的分配与调度 NodeManager 负责单点资源的管理和使用 处理来自ResourceManager的命令 处理来自Application…

新 Hadoop Yarn 框架原理及运作机制 重构根本的思想是将 JobTracker 两个基本的功能分离成单独的组件,这两个功能是资源管理和任务调度 / 监控.新的资源管理器全局管理全部应用程序计算资源的分配,每个应用的 ApplicationMaster 负责对应的调度和协调. 一个应用程序无非是一个单独的传统的 MapReduce 任务或者是一个 DAG( 有向无环图 ) 任务. ResourceManager 和每一台机器的节点管理server能够管理用户在那台机器上的进程并能对计算进…

YARN/MRv2是下一代MapReduce框架(见Hadoop-0.23.0),该框架完全不同于当前的MapReduce框架,它在扩展性,容错性和通用性等方面更出色,据统计,Yarn有超过150000行代码,完全是重写编写的.本文介绍了YARN/MRv2中基本术语的含义,帮助有兴趣的程序员们对YARN有一个初步的理解. (1) YARN 下一代MapReduce框架的名称,为了容易记忆,一般称为MRv2(MapReduce version 2).该框架已经不再是一个传统的MapReduce框架…

Yarn资源调度 yarn集群的监控管理界面: http://192.168.52.100:8088/cluster jobHistoryServer查看界面: http://192.168.52.100:19888/jobhistory yarn的介绍: yarn是hadoop集群当中的资源管理系统模块,从hadoop2.x开始引入yarn来进行管理集群当中的资源(主要是服务器的各种硬件资源,包括CPU,内存,磁盘,网络IO等)以及运行在yarn上面的各种任务. 总结一句话就是说:yarn主要…

本文出自:http://blog.chinaunix.net/uid/28311809/abstract/1.html 在这篇博客中,主要介绍了Yarn对MRv1的改进,以及Yarn简单的内存配置和Yarn的资源抽象container.我么知道MRv1存在的主要问题是:在运行时,JobTracker既负责资源管理又负责任务调度,这导致了它的扩展性.资源利用率低等问题.之所以存在这样的问题,是与其最初的设计有关,如下图: 从上图可以看到,MRv1是围绕着MapReduce进行,并没有过多地考虑以后…

二.Capacity Scheduler(容器调度器)的配置 2.1 容器调度介绍 Capacity 调度器允许多个组织共享整个集群,每个组织可以获得集群的一部分计算能力.通过为每个组织分配专门的队列,然后再为每个队列分配一定的集群资源,这样整个集群就可以通过设置多个队列的方式给多个组织提供服务了.除此之外,队列内部又可以垂直划分,这样一个组织内部的多个成员就可以共享这个队列资源了,在一个队列内部,资源的调度是采用的是先进先出(FIFO)策略. 通过上面那幅图,我们已经知道一个job可能使用不了…