hadoop之yarn详解（基础架构篇）

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hadoop之yarn详解（命令篇）

本篇主要对yarn命令进行阐述一.yarn命令概述 [root@lgh ~]# yarn -help Usage: yarn [--config confdir] COMMAND where COMMAND is one of: resourcemanager -format-state-store deletes the RMStateStore resourcemanager run the ResourceManager Use -format-state-store for delet…

hadoop之yarn详解（框架进阶篇）

前面在hadoop之yarn详解(基础架构篇)这篇文章提到了yarn的重要组件有ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster等,以及yarn调度作业的运行过程,Yarn将它的功能分为两层:负责资源管理的平台层,叶称为第一层调度,以及二级调度的框架来协调应用程序的执行.运行在独立节点上的ResourceManager和NodeManager一起组成了yarn的核心且构成这个平台,ApplicationMaster和相应的Container一起组成了ya…

hadoop之mapreduce详解（进阶篇）

上篇文章hadoop之mapreduce详解(基础篇)我们了解了mapreduce的执行过程和shuffle过程,本篇文章主要从mapreduce的组件和输入输出方面进行阐述. 一.mapreduce作业控制模块以及其他功能 mapreduce包括作业控制模块,编程模型,数据处理引擎.这里我们重点阐述作业控制模块MRAppMaster. 1.1.MRAppMaster的构成 MRAppMaster主要有如下几个组件构成,如下图所示: 1.ContainerAllocator:与resourcem…

hadoop之yarn详解（基础架构篇）

本文主要从yarn的基础架构和yarn的作业执行流程进行阐述一.yarn的概述 Apache Yarn(Yet Another Resource Negotiator的缩写)是hadoop集群资源管理器系统,Yarn从hadoop 2引入,最初是为了改善MapReduce的实现,但是它具有通用性,同样执行其他分布式计算模式. 在MapReduce1中,具有如下局限性: 1.扩展性差:jobtracker兼顾资源管理和作业控制跟踪功能跟踪任务,启动失败或迟缓的任务,记录任务的执行状态,维护计数器…

hadoop之mapreduce详解（优化篇）

一.概述优化前我们需要知道hadoop适合干什么活,适合什么场景,在工作中,我们要知道业务是怎样的,能才结合平台资源达到最有优化.除了这些我们当然还要知道mapreduce的执行过程,比如从文件的读取,map处理,shuffle过程,reduce处理,文件的输出或者存储.在工作中,往往平台的参数都是固定的,不可能为了某一个作业去修改整个平台的参数,所以在作业的执行过程中,需要对作业进行单独的设定,这样既不会对其他作业产生影响,也能很好的提高作业的性能,提高优化的灵活性. 现在回顾下hadoop…

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ Apache Hadoop于2005年推出,提供了核心的MapReduce处理引擎来支持大规模数据工作负载的分布式处理.7年后的今天,Hadoop正在经历着一次彻底检查,不仅支持MapReduce,还支持其他分布式处理模型. [编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前…

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IIS负载均衡-Application Request Route详解第四篇：使用ARR实现三层部署架构（转载）

bt协议详解基础篇（下）

bt协议详解基础篇（上）

Hadoop RPC机制详解