Hadoop MapReduce两种架构 以及 YARN】的更多相关文章

一.MRv1 Master - Slave 模式 存在JobTracker单点失败的问题,在YARN得到了解决. 主要包含4部分:JobTracker,TaskTracker,Task,Client JobTracker:负责整个MR集群的资源监控和作业调度,集群的Master.它把任务进度 和 资源使用量告诉调度器TaskScheduler,由调度器来计划如何调度,调度器是个可挺拔模块. TaskTracker:负责周期性的向JobTracker汇报每个节点的状况,并执行JobTracker发…
企业信息化建设过程中,业务系统各自为政.相互独立造成的"数据孤岛"现象尤为普遍,业务不集成.流程不互通.数据不共享--.这给企业进行数据的分析利用.报表开发等带来了巨大困难.在此情况下,数据仓库的建设就显得必不可少了,将相互分离的业务系统的数据源整合在一起,建立一个统一的数据采集.处理.存储.分发.共享中心,实现企业全局数据的系统化运作管理,为DSS(决策支持系统).BI(商务智能).经营分析系统等深度开发应用奠定基础,挖掘数据价值. 在企业搭建数据仓库的过程中,有一个核心环节--ET…
COMPUTER ORGANIZATION AND ARCHITECTURE DESIGNING FOR PERFORMANCE NINTH EDITION In this section, we look at some of the general characteristics of and the motivation for a reduced instruction set architecture. Specific examples will be seen later in t…
JavaWeb程序设计(一) : 前置知识 1.动态网页与静态网页的区别: a.不要和是否有"动感"混为一谈. b.是否随着时间.地点.用户操作的改变而改变 (例如 : 在百度上搜索某个城市的房价) c.动态网页需要用到 服务端脚本语言(eg : JSP) 2.架构: ###1.B/S (浏览器/服务端) Eg: 网页版的淘宝 ###2.C/S (客户端/服务端) Eg: 手机端的淘宝.QQ ###3.两种架构的利弊: C/S : 优点:响应速度快,客户端界面也较为丰富. 缺点:不便于…
背景 随着集群规模和负载增加,MapReduce JobTracker在内存消耗,线程模型和扩展性/可靠性/性能方面暴露出了缺点,为此需要对它进行大整修. 需求 当我们对Hadoop MapReduce框架进行改进时,需要时刻谨记的一个重要原则是用户的需求.近几年来,从Hadoop用户那里总结出MapReduce框架当前最紧迫的需求有: (1)可靠性(Reliability)– JobTracker不可靠 (2)可用性(Availability)– JobTracker可用性有问题 (3) 扩展…
C/S和B/S,是再普通不过的两种软件架构方式,都可以进行同样的业务处理,甚至也可以用相同的方式实现共同的逻辑.既然如此,为何还要区分彼此呢?那我们就来看看二者的区别和联系. 一.C/S 架构         1. 概念 C/S 架构是一种典型的两层架构,其全程是Client/Server,即客户端服务器端架构,其客户端包含一个或多个在用户的电脑上运行的程序,而服务器端有 两种,一种是数据库服务器端,客户端通过数据库连接访问服务器端的数据:另一种是Socket服务器端,服务器端的程序通过Sock…
C/S和B/S,是再普通不过的两种软件架构方式,都可以进行同样的业务处理,甚至也可以用相同的方式实现共同的逻辑.既然如此,为何还要区分彼此呢?那我们就来看看二者的区别和联系. 一.C/S 架构 1. 概念 C/S 架构是一种典型的两层架构,其全程是Client/Server,即客户端服务器端架构,其客户端包含一个或多个在用户的电脑上运行的程序,而服务器端有两种,一种是数据库服务器端,客户端通过数据库连接访问服务器端的数据:另一种是Socket服务器端,服务器端的程序通过Socket与客户端的程序…
​ 导读: 作为现代企业和组织机构的重要资源,信息是进行科学管理与决策分析的基础.ETL 则是把数据转换为信息.知识的关键步骤之一.在 AI 应用场景下,数据集成有哪些特点?随着 AI 应用场景越来越多,为什么我们需要从 ETL 转换到 ELT?又会遇到哪些问题和挑战? 本周三,陈肃博士与我们分享了<从 ETL 到 ELT——AI 时代数据集成的问题与解决方案>,AI 前线将分享内容整理成文,方便大家回顾参考. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下…
 ETL ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract).转换(transform).加载(load)至目的端的过程.ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库. ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去. ETL在转化的过程中,主要体现在以下几方面: 空值处理:可捕获字段空值,进行加载或替换为其他含义数据,并可根据字段空…
本地测试环境(windows):1.在windows下配置hadoop的环境变量2.拷贝debug工具(winutils.exe)到hadoop目录中的bin目录,注意winutils.exe的版本要与hadoop版本对应,否则可能会报错.3.修改hadoop的源码 ,注意:确保项目的lib需要真实安装的jdk的lib 4.MapReduce调用的代码需要改变: a.src不能有服务器的hadoop配置文件 b.在调用是使用: Configuration config = new  Config…