Created on 2014-3-30URL : http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/3633919.html @author: zhxfl   Hadoop-2.2编译 由于Hadoop-2.2只发布了32位的版本,所以如果是在64位操作系统上,需要重新编译 安装 maven 安装maven,查找其安装目录 sudo apt-get intall maven Find /usr -name “*maven*” 根据其安装目录添加环境变量 export M2_HOME…

简介 Apache Hadoop 2.0 包含 YARN,它将资源管理和处理组件分开.基于 YARN 的架构不受 MapReduce 约束.本文将介绍 YARN,以及它相对于 Hadoop 中以前的分布式处理层的一些优势.本文将了解如何使用 YARN 的可伸缩性.效率和灵活性增强您的集群.   回页首 Apache Hadoop 简介 Apache Hadoop 是一个开源软件框架,可安装在一个商用机器集群中,使机器可彼此通信并协同工作,以高度分布式的方式共同存储和处理大量数据.最初,Hadoo…

YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop2.0集群中负责资源管理和调度以及监控运行在它上面的各种应用,是hadoop2.0中的核心,它类似于一个分布式操作系统,通过它的api编写的应用可以跑在它上面,支持临时和常驻的应用,集群的资源可以得到最大限度的共享.资源是指CPU,内存,硬盘,带宽等可以量化的东西. Hadoop1.0和2.0架构对比 1.0的绝对核心是mapreduce,只能跑mapreduce的任务:2.0的绝对核心是YARN,除了可以跑…

群节点分配: Park01:Zookeeper.NameNode(active).ResourceManager(active) Park02:Zookeeper.NameNode(standby) Park03:Zookeeper.ResourceManager(standby) Park04:DataNode.NodeManager.JournalNode Park05:DataNode.NodeManager.JouralNode Park06:DataNode.NodeManager.J…

官方文档:https://hadoop.apache.org/docs/stable/,目前官方已经是3.x,但yarn机制没有太大变化 一.简介 在Hadoop1.0中,没有yarn,所有的任务调度和资源管理都是MapReduce自己来做,所以在Hadoop1.0中,最核心的节点是JobTracker.在整个MapReduce集群中,JobTracker的性能基本决定了整个集群的性能.经过试验,发现在Hadoop1.0中,JobTracker所能管理的节点数量最多不要超过4000,一旦超过40…

Hadoop的前景 随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了8K以上,工作1年可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万. 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学…

还没有修改hosts,请先按前文修改. 还没安装java的,请按照前文配置. (1)增加用户并设立公钥: sudo addgroup hadoop sudo adduser --ingroup hadoop hduser su - hduser cat $HOME/.ssh/id_rsa.pub >> $HOME/.ssh/authorized_keys ssh localhost exit   (2)把编译完的hadoop复制到/usr/local目录,并修改目录权限 cp –r /root…

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…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 Hadoop2中的Yarn是一个分布式计算资源的管理平台,由于其有极好的模型抽象,非常有可能成为分布式计算资源管理的事实标准.其主要职责将是分布式计算集群的管理,集群中计算资源的管理与分配. Yarn为应用程序开发提供了比较好的实现标准,Spark支持Yarn部署,本文将就Spark如何实现在Yarn平台上的部署作比较详尽的分析. Spark Standalone部署模式回顾 上图是Spark Standalone Cluster中计算模块的简要示意,…

在Hadoop2.0中, YARN负责管理MapReduce中的资源(内存, CPU等)并且将其打包成Container. 这样可以精简MapReduce, 使之专注于其擅长的数据处理任务, 将无需考虑资源调度. 如下图所示 YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Container来给每个应用提供处理能力, Container是YARN中处理能力的基本单元, 是对内存, CPU等的封装. 目前…