MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -

MapTask工作机制 并行度决定机制 1)问题引出 maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个job的处理速度.那么,mapTask并行任务是否越多越好呢? 2)MapTask并行度决定机制 一个job的map阶段MapTask并行度(个数),由客户端提交job时的切片个数决定. 切片(逻辑上的切分)大小默认等于128M,和block大小相等,原因是如果不按照block大小进行切分,可能会涉及到一些不同节点之间数据的传输. MapTask工作机制 总结 read阶段:

MapTask: 首先经过 FileInputFormat 判断该文件是否要进行切片,如果是我们自定义的FileInputFormat基本上重写isSplit方法返回为false表示不进行切片,那么就是直接输入这个文件作为RecordReader读取的对象,RecordReader的nextKeyValue()方法中将输入的文件或者切片分割为key和value进行赋值,记住这一步骤如果返回为true就会一直无限循环下去,因为父级代码是while(nextKeyValue)无限制调用,并且记住一点

一.Hadoop简介 1.1.Hadoop主要进行分布式存储和分布式计算 1.1-1.HDFS:分布式文件系统 1.1-2.MapReduce:并行计算框架 1.2.Hadoop用来做什么? 搭建大型的数据仓库 搜索引擎.日志分析.数据挖掘 1.3.优势: 高扩展.低成本.成熟的生态圈 二.Hadoop核心 2.1.HDFS 2.1.1 简介 文件被分成块进行存储(默认块的大小是64MB),HDFS两个重要节点NameNode和DataNode 1)NameNode:管理节点,存储源文件 (1)

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/0593214ae0a5395d1411395169eaabfa.html Spark Core_资源调度与任务调度详述 资源调度与任务调度(standalone client 流程描述)     集群启动后,Worker会向Master汇报资源情况(实际上将Worker的资源写入到Master的HashSet数据机构中)     一个 Worker 默认给一个 Application 启动 1 个 Exec

InputFormat 接口决定了mapreduce如何切分输入文件. InputFormat 由getspilit和createRecordReader组成,getspilit主要是标记分片的初始位置和大小,获取inputSplit,createRecordReader配合getspilit的信息生成一个RecordReader,用来从inputSplit中读取数据. NLineInputFormat: 默认情况下在对输入文件进行拆分时,会按block块的大小分成多个InputSplit,In

Spark Core 资源调度与任务调度(standalone client 流程描述) Spark集群启动:      集群启动后,Worker会向Master汇报资源情况(实际上将Worker的资源写入到Master的HashSet数据机构中)     一个 Worker 默认给一个 Application 启动 1 个 Executor,可以设置 --executor-cores num 来启动多个.开机启动时最好设置 spreadOut, 可以在集群中分散启动 executor.   

原文地址:MapReduce的架构组成 MapReduce基本架构 分而治之,并行计算 一句话 -- 整体主从架构,map加reduce:map.split入磁盘,数据对分partition:shuffle.sort.key-value,一个reduce解析一个partition. 一堆话 -- 如下: 和HDFS一样,MapReduce也是采用Master/Slave的架构,其架构如下图所示: MapReduce包含四个组成部分,分别为Client,JobTracker,TaskTracker

数据传输<key,value>     File-->  <key,value>  -->map(key,value)  --> mapResult<key,value>  -->  partition<key,value>     -->  sort<key>  -->  combiner<key,value>(可选,本地化规约)     -->  combiner<key,value

讲说spark的资源调度和任务调度,基本的spark术语,这里不再多说,懂的人都懂了... 按照数字顺序阅读,逐渐深入理解:以下所有截图均为个人上传,不知道为什么总是显示别人的QQ,好尴尬,无所谓啦,开始吧~~ 1 宽窄依赖与Stage划分: 上熟悉的图: 在 Spark 里每一个操作生成一个 RDD,RDD 之间连一条边,最后这些 RDD 和他们之间的边组成一个有向无环图,这个就是 DAG,Spark 内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图,也就是 DAG.有了DAG 图,

推荐视频:慕课网http://www.imooc.com/video/8107 ===Hadoop是什么? 开源的.分布式存储+分布式计算平台. http://hadoop.apache.org ===Hadoop的组成 包括两个核心组成: HDFS:分布式文件系统,存储海量的数据 MapReduce:并行处理框架,实现任务分解和调度 ===Hadoop可以用来做什么? 搭建大型数据仓库,PB级数据的存储.处理.分析.统计等业务. ===Hadoop的优势: 高扩展:理论上是可以做到无限的,因为

列举出hadoop常用的一些InputFormat InputFormat是用来对我们的输入数据进行格式化的.TextInputFormat是默认的. InputFormat有哪些类型? DBInputFormat,DelegatingInputFormat,FileInputFormat,常用的就是DBInputFormat,FileInputFormat . DBInputFormat:接我们的关系型数据库的,比如mysql和oracle, FileInputFormat是和文件相关的,又有

http://wenku.baidu.com/link?url=R-QoZXhc918qoO0BX6eXI9_uPU75whF62vFFUBIR-7c5XAYUVxDRX5Rs6QZR9hrBnUdMdVHNSHdjYtv7i28lCSng1iuWO620ML_wqJZYFge Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.g

MapReduce的运行流程 MapReduce的运行流程 基本概念: Job&Task:要完成一个作业(Job),就要分成很多个Task,Task又分为MapTask和ReduceTask JobTracker TaskTracker Hadoop MapReduce体系结构 JobTracker的角色 作业调度 分配任务.监控任务执行进度 监控TaskTracker的状态 TaskTracker的角色 执行任务 汇报任务状态 MapReduce作业执行过程 MapReduce的容错机制 重复

单项选择题 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储. a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存几份? a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动? a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 4. Hadoop 作者 a

MapReduce深度分析(一) 一.数据流向分析 图为MapReduce数据流向示意图 步骤1.输入文件从HDFS流向到Mapper节点.在一般情况下,存储数据的节点就是Mapper运行的节点,不需要在节点之间进行数据传输,也就是尽量让存储靠近计算. 步骤2.mapper输出到内存缓冲区.Mapper的输入是解析后的键值对,输出是经过处理后新的<key,value>键值对.mapper的输出并不是直接写到本地文件系统,而是先写入一个内存缓冲区,当缓冲区达到一定的阈值后就将缓冲区中的数据以一个

Google对其的定义:MapReduce是一种变成模型,用于大规模数据集(以T为级别的数据)的并行运算.用户定义一个map函数来处理一批Key-Value对以生成另一批中间的Key-Value对,再定义一个reduce函数将所有这些中间的有相同Key的value合并起来."Map"(映射)和"Reduce"(简化)的概念和它们的主要思想都是从函数式编程语言借用而来的,还有从矢量编程语言借来的特性.在实现过程中,需指定一个map函数,用来把一组键值对映射成一组新的键

Hadoop有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.以下是由应届毕业生网小编J.L为您整理推荐的面试笔试题目和经验,欢迎参考阅读. 单项选择题 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储. a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存几份? a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与 NameNode

和HDFS一样,MapReduce也是采用Master/Slave的架构 MapReduce1包含4个部分:Client.JobTracker.TaskTracker和Task Client 将JAR文件.配置参数Configuration.计算分片.Distributed Cache 文件存储在HDFS 向 JobTracker 申请JobId JobTracker 负责资源监控和作业调度 监控所有TaskTracker 与job的健康状况,一旦发现失败,就将相应的任务转移到其他节点 跟踪任务

学习慕课网的视频:Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇http://www.imooc.com/learn/391 一.第一章 #,Hadoop的两大核心:     #,HDFS,分布式文件系统,存储海量的数据:     #,MapReduce,并行计算框架,实现任务分解和调度: #,Hadoop的优势有哪些呢?     #,高扩张:     #,低成本,不依赖于高端硬件,只要普通pc就可以了,使用软件的容错就可以保证系统的可靠性:     #,有成熟的生态圈,主要是依赖于开源的力量,比如

再写MapReduce执行流程之前,首先先对MapReduce有一些了解: 1. 简介 MapReduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现的形式上就有输入,操作输入,得到结果2.主从结构 a.Hadoop1.0 MapReduce是主从结构,Hadoop1.0的主是JobTracker,从TaskTracker. JobTracker作用 : 作业的管理者,将作业分解成一堆的任务(task),其中任务又分为MapTask和ReduceTask.将任务分派给TaskTracker运行.