1.概述 Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序. Yarn的架构如下图所示: 从Yarn的架构图来看,他主要由ResourceManager.NodeManager.ApplicationMaster和Container等一下几个组件构成. 1)ResourceManager Yarn分层结构的本质是ResourceManager,这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计…

一.MapReduce是用于解决什么问题的? 每一种技术的出现都是用来解决实际问题的,否则必将是昙花一现,那么MapReduce是用来解决什么实际的业务呢? 首先来看一下MapReduce官方定义: 总结一句话:MapReduce就是批量处理海量数据的分布式计算框架. 在数据规模比较小时,如果要批量处理一些数据,通常都是在凌晨跑一个或者多个定时任务,定时任务直接连接业务库,从业务库中读取然后批量处理,但是当业务规模逐渐大了之后,像凌晨跑定时任务的方式已不足以支撑业务开展,这时分布式计算诞生了,分…

1:背景 项目需要做Es和数据库的同步,而手动在代码中进行数据同步又是Es的一些不必要的数据同步操作和业务逻辑耦合,所以使用的了读取mysql的binlog日志的方式进行同步Es的数据. 问题1:根据binlog同步数据的时候会不会出现业务逻辑利用事务操作数据的时候,当事务还没有提交的时候,是否能够读到binlog,也就是binlog的写入时机(是事务提交的之前写,还是事务提交后写).问题2:如果事务提交之前写入binlog,那么事务提交之前,事务回滚,那么binlog又会出现什么情况? 首先我…

MapReduce的数据流程: 预先加载本地的输入文件 经过MAP处理产生中间结果 经过shuffle程序将相同key的中间结果分发到同一节点上处理 Recude处理产生结果输出 将结果输出保存在hdfs上 MAP 在map阶段,使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splits, 同时InputFormat提供一个RecordReder的实现.默认的是TextInputFormat, 他提供的RecordReder会将文本的一…

MapReduce 一种分布式计算模型,解决海量数据的计算问题,MapReduce将计算过程抽象成两个函数 Map(映射):对一些独立元素(拆分后的小块)组成的列表的每一个元素进行指定的操作,可以高度并行. Reduce(化简):对一个列表的元素进行合并 input -> map -> reduce -> output 数据流通格式<kay,value> eg: 原始数据 -> map input map map output(reduce input) shuffle…

MapReduce任务执行总流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写 -> 作业配置 -> 作业提交 -> Map任务的分配和执行 -> 处理中间结果 -> Reduce任务的分配和执行 -> 作业完成,而在每个任务的执行过程中又包含输入准备 -> 任务执行 -> 输出结果.下图给出了MapReduce作业详细的执行流程图. MapReduce作业执行流程图 1. 提交作业 一个MapReduce作业在提交到Hadoop之后会进入完全地自动化执…

MapReduce MapReduce原理非常重要,hive与spark都是基于MR原理 MapReduce采用多进程,方便对每个任务资源控制和调配,但是进程消耗更多的启动时间,因此MR时效性不高.适合批量,高吞吐的数据处理.Spark采用的是多线程模型. MapReduce执行流程 Map过程 map函数开始产生输出时,并不是直接将数据写到磁盘,它利用缓冲的方式写到内存.每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出.在默认情况下,缓冲区大小为100MB.一旦缓冲内容达到阈值(默认80%…

关于大数据T+1执行流程 前提: 搭建好大数据环境(hadoop hive hbase sqoop zookeeper oozie hue) 1.将所有数据库的数据汇总到hive (这里有三种数据源 ORACLE  MYSQL SEQSERVER) 全量数据抽取示例: ORACLE(注意表名必须大写!!!) sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@//10.11.22.33:1521/LPDR.china.com.hh --username root -…

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

转自 http://www.tuicool.com/articles/qyUzQj 最近在研究Impala,还是先回顾下Hive的SQL执行流程吧. Hive有三种用户接口: cli (Command line interface) bin/hive或bin/hive –service cli 命令行方式(默认) hive-server/hive-server2 bin/hive –service hiveserver 或bin/hive –service hiveserver2 通过JDBC/…