在传统的MapReduce中, Jobtracker同时负责作业调度(将任务调度给对应的tasktracker)和任务进度管理(监控任务, 重启失败的或者速度比较慢的任务等). YARN中将Jobtracker的责任划分给两个独立的守护进程: 资源管理器(resource manager)负责管理集群的所有资源, 应用管理器(application master)负责管理集群上任务的生命周期. 具体的做法是应用管理器向资源管理器提出资源需求, 以container为单位, 然后在这些contai…

一.经典MapReduce的作业运行机制 如下图是经典MapReduce作业的工作原理: 1.1 经典MapReduce作业的实体 经典MapReduce作业运行过程包含的实体: 客户端,提交MapReduce作业. JobTracker,协调作业的运行.JobTracker是一个Java应用程序,它的主类是JobTracker. TaskTracker,运行作业划分后的任务.TaskTracker是Java应用程序,它的主类是TaskTracker. 分布式文件系统(一般为HDFS),用来在其…

1.MRv2结构—Yarn模式运行机制 Client---客户端提交任务 ResourceManager---资源管理 ---Scheduler调度器-资源分配Containers ----在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler先进先出调度器 ,Capacity Scheduler容量调度器,FairS cheduler公平调度器. FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列,这是一个先进先出队列,在进行资源分配的时候,先给队列中最头上的应用进行分配资源,…

包含四个独立的实体: ·  Client Node 客户端:编写 MapReduce代码,配置作业,提交MapReduce作业. ·  JobTracker :初始化作业,分配作业,与 TaskTracker通信,协调整个作业的运行. jobtracker是一个Java 应用程序,它的主类是 JobTracker. ·  TaskTracker :保持与 JobTracker通信,在分配的数据片段上执行 Map或Reduce 任务.tasktracker是 Java应用程序,它的主类是TaskT…

1.YARN的运行机制 1.1.概述: Yarn集群:负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有:ResourceManager.NodeManager Yarn是一个资源调度(作业调度和集群资源管理)平台,负责为运算程序提供服务器运算资源(包括运行 程序的jar包,配置文件,CPU,内存,IO等),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 Linux的资源隔离机制cgroup实现了CPU和内存的隔离(一个程序分配单独的CPU和内…

  通过前面对map端.reduce端以及整个shuffle端工作流程的介绍,我们已经了解了MapReduce的并行运算模型,基本可以使用MapReduce进行编程,那么MapRecude究竟是如何执行的,从map到shuffle,再到reduce的这一套完整的计算过程是如何调度的呢?这就是MapReduce的作业运行机制.   对于一个MapReduce作业,有两种方法来提交使其运行,一个是Job对象的waitForCompletion()方法,用于提交以前没有提交过的作业,并等待它的完成:还…

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 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 是 Map-reduce 框架的中心,他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 Ma…

前几章我们介绍了 Hadoop 的 MapReduce 和 HDFS 两大组件,内容比较基础,看完后可以写简单的 MR 应用程序,也能够用命令行或 Java API 操作 HDFS.但要对 Hadoop 做深入的了解,显然不够用.因此本章就深入了解一下 MapReduce 应用的运行机制,从而学习 Hadoop 各个组件之间如何配合完成 MR 作业.本章是基于 Hadoop YARN 框架介绍,YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 的集群资源…

大数据技术栈在当下已经是比较成熟的了,Hadoop 作为大数据存储的基石,其重要程度不言而喻,作为一个想从 java 后端转向大数据开发的程序员来说,打好 Hadoop 基础,就相当于夯实建造房屋的地基,本文以上图结构为基本,旨在帮助大家快速了解 Hadoop 运行机制. HDFS 篇 HDFS就是大家熟知的分布式存储的文件系统,它包括 3 个组件,结构如下图: NameNode 相当于 Master 节点,它是管理者: DataNode 是 Slave,是执行实际操作的节点: Secondry…

原文地址:https://www.cnblogs.com/duma/p/10666269.html 建议:结合第四版Hadoop权威指南阅读,更有利于理解 运行机制 运行一个 MR 程序主要涉及以下 5 个部分: 客户端: 提交 MR 作业,也就是我们运行 hadoop jar xxx 的命令后,启动的 Java 程序 YARN ResourceManager: YARN 集群主节点,负责协调集群上计算资源的分配 YARN NodeManager:YARN 集群从节点,负责启动和监视机器上的容器…