4、MapReduce思想、运行机制

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经典MapReduce作业和Yarn上MapReduce作业运行机制

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…

hadoop MapReduce Yarn运行机制

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…

剖析MapReduce 作业运行机制

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…

MapReduce 运行机制

Hadoop中的MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个机器组成的大型集群上,并且以一种可靠容错并行处理TB级别的数据集. 一个MapReduce作业(job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由Map任务并行处理它们.框架会对map函数的输出先进行排序,然后把结果输入给Reduce任务.通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中.整个框架负责任务的调度和和监控,以及重新执行已经失败的任务. 通常,MapReduce框架和分布式文件系统是运…

mapreduce任务失败、重试、猜測式运行机制小结

mapreduce中我们自己定义的mapper和reducer程序在运行后有可能遇上出错退出的情况,mapreduce中jobtracker会全程追踪任务的运行情况,对于出错的任务mapreduce也定义了一套自己的处理方式. 首先要明白的是mapreduce推断任务失败的方式.三种情况下任务会被觉得运行失败:返回非0值.产生java异常.超时(长时间没响应).对于第一种,通经常使用于streaming程序.假设你的mapper或reducer程序结束的时候返回了非0值,那么mapred…

mapreduce运行机制

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt243 谈mapreduce运行机制,可以从很多不同的角度来描述,比如说从mapreduce运行流程来讲解,也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解,也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述,但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的,就是一个个参入的实例对象,一个就是计算模型的逻辑定义阶段,我这里讲解不从什么流程出发,就从这些一个个牵涉的对象…

大数据技术 - MapReduce 作业的运行机制

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…