Hadoop- 分布式资源管理YARN架构讲解

【Hadoop- 分布式资源管理YARN架构讲解】的更多相关文章

Hadoop- 分布式资源管理YARN架构讲解

YARN是分布式资源管理,每一台机器都要去管理该台计算机的资源,Yarn负责为MapReduce程序分配运算硬件资源.每一台机器的管理者叫 NodeManager,整个集群的管理者管理着整个集群的NodeManager,叫 ResourceManager.资源调度和资源隔离是YARN作为一个资源管理系统最重要和最基础的两个功能.资源调度由 ResourceManager 完成,而资源隔离由各个DataNode实现. YARN架构图,来源于官网:http://hadoop.apache.org/d…

Hadoop 分布式文件系统：架构和设计

引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的.HDFS…

【官方文档】Hadoop分布式文件系统：架构和设计

http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_design.html 引言前提和设计目标硬件错误流式数据访问大规模数据集简单的一致性模型 “移动计算比移动数据更划算” 异构软硬件平台间的可移植性 Namenode 和 Datanode 文件系统的名字空间 (namespace) 数据复制副本存放: 最最开始的一步副本选择安全模式文件系统元数据的持久化通讯协议健壮性磁盘数据错误,心跳检测和重新复制集群均衡数据完整性元数据磁盘…

Hadoop分布式文件系统：架构和设计

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_design.html 引言前提和设计目标硬件错误流式数据访问大规模数据集简单的一致性模型 “移动计算比移动数据更划算” 异构软硬件平台间的可移植性 Namenode 和 Datanode 文件系统的名字空间 (namespace) 数据复制副本存放: 最最开始的一步副本选择安全模式文件系统元数据的持久化通讯协议健壮性磁盘数据错误,心跳检测和重新复制集群均衡数据完整性…

Hadoop分布式资源管理器Yarn、MR运行机制剖析

介绍YARN组件的功能及应用场景 1.ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,集群中只有一个.它负责整个Hadoop系统的资源管理和分配,包括处理客户端请求.启动监控 ApplicationMaster.监控NodeManager. 资源的分配与调度等.它主要由两个组件构成,即调度器(Scheduler)和应用程序管理器(ApplicationMaster,ASM) Scheduler 是一个集群资源调度器,根据集群的容量.队列等限制条件,将集群中的资源分配给各个正在…

06_Hadoop分布式文件系统HDFS架构讲解

mr 计算框架假如有三台机器统领者master 01 02 03 每台机器都有过滤的应用程序移动数据 01机== 300M >mr 移动计算 java程序传递给各个机器(mr) 伪分布式安装一个机器上,即当namenode,又当datanode,或者说即是jobtracker,又是tasktracker. 没有所谓的在多台机器上进行真正的分布式计算,故称为"伪分布式".(一台机器模拟多台linux机器) Hadoop2三大核心三大核心:HDFS文件存储.Map…

Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点

原文:http://hadoop.apache.org/core/docs/current/hdfs_design.html 一.前提和设计目标 1.硬件错误是常态,而非异常情况, HDFS可能是有成百上千的 server组成,任何一个组件都有可能一直失效,因此错误检测和快速.自动的恢复是 HDFS的核心架构目标. 2.跑在 HDFS上的应用与一般的应用不同,它们主要是以流式读为主,做批量处理:比之关注数据访问的低延迟问题,更关键的在于数据访问的高吞吐量. 3. HDFS以支持大数据集合为目标,…