1.概述 Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序. Yarn的架构如下图所示: 从Yarn的架构图来看,他主要由ResourceManager.NodeManager.ApplicationMaster和Container等一下几个组件构成. 1)ResourceManager Yarn分层结构的本质是ResourceManager,这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计…

Yarn引入案例 1.学生找院长报到,院长给学生一个学号 2.院长比较忙,继续找主任处理学生事务 3.系主任找院办给学生分配资源(书本) 4.主任找张老师教授java 5.张老师给学生安排座位 6.学生向主任反馈学习情况 7.主任向院长反馈学生信息 8.家长找院长询问孩子学习情况,院长找主任向家长解释 Yarn的执行流程 <1>client找ResourceManager提交作业,ResourceManager向client分配一个Jobid(注:ApplicationsManager和Res…

   yarn是什么?为什么会产生yarn,它解决了什么问题? 答:yarn是作业调度和集群资源管理的一个框架. 首先对之前的Hadoop 和 MRv1 简单介绍如下: Hadoop 集群可从单一节点(其中所有 Hadoop 实体都在同一个节点上运行)扩展到数千个节点(其中的功能分散在各个节点之间,以增加并行处理活动).图 1 演示了一个 Hadoop 集群的高级组件. 图 1. Hadoop 集群架构的简单演示 一个 Hadoop 集群可分解为两个抽象实体:MapReduce 引擎和分布式文件…

原文见  http://xiguada.org/yarn-application_run/ 本节简单描述了一个Application在YARN上的执行流程,希望对初识YARN的同学提供一些帮助. 图1 Application执行流程 客户端提交作业到RM. RM在调度器中创建一个新的AppAttempt,维护该作业的信息. NM1向RM发送心跳,RM把ApplicationMaster分配到该NM1. RM通过RPC调用NM1的startcontainer方法. NM1启动AM. AM启动后向R…

MapReduce On Yarn和MapReduce程序区别 MapReduce On Yarn(由专业人员开发)1 为MapReduce作业运行在YARN上提供一个通用的运行时环境2 需要与Yarn的各个服务交互(包括ResourceManager,NodeManager),完成较为复杂的功能(比方资源申请,跟对应的NodeManager通信启动任务)3 由客户端和ApplicationMaster两部分组成.备注:通常不需要开发,因为MapRed Storm, Spark等都提供了已经写好…

MapReduce 一种分布式计算模型,解决海量数据的计算问题,MapReduce将计算过程抽象成两个函数 Map(映射):对一些独立元素(拆分后的小块)组成的列表的每一个元素进行指定的操作,可以高度并行. Reduce(化简):对一个列表的元素进行合并 input -> map -> reduce -> output 数据流通格式<kay,value> eg: 原始数据 -> map input map map output(reduce input) shuffle…

在Yarn中,JobTracker被分为两部分:ResourceManager(RM)和ApplicationMaster(AM). MRv1主要由三部分组成:编程模型(API).数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)和运行环境(JobTracker和TaskTracker);Yarn继承了MRv1的编程模型和数据处理引擎,改变的只是运行环境,所以对编程没有什么影响. RM负责资源调度,AM 负责任务调度. RM负责整个集群的资源管理与调度:Nodemanager(NM)负责单个节…

MapReduce任务执行总流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写 -> 作业配置 -> 作业提交 -> Map任务的分配和执行 -> 处理中间结果 -> Reduce任务的分配和执行 -> 作业完成,而在每个任务的执行过程中又包含输入准备 -> 任务执行 -> 输出结果.下图给出了MapReduce作业详细的执行流程图. MapReduce作业执行流程图 1. 提交作业 一个MapReduce作业在提交到Hadoop之后会进入完全地自动化执…

一.MapReduce是用于解决什么问题的? 每一种技术的出现都是用来解决实际问题的,否则必将是昙花一现,那么MapReduce是用来解决什么实际的业务呢? 首先来看一下MapReduce官方定义: 总结一句话:MapReduce就是批量处理海量数据的分布式计算框架. 在数据规模比较小时,如果要批量处理一些数据,通常都是在凌晨跑一个或者多个定时任务,定时任务直接连接业务库,从业务库中读取然后批量处理,但是当业务规模逐渐大了之后,像凌晨跑定时任务的方式已不足以支撑业务开展,这时分布式计算诞生了,分…

MapReduce MapReduce原理非常重要,hive与spark都是基于MR原理 MapReduce采用多进程,方便对每个任务资源控制和调配,但是进程消耗更多的启动时间,因此MR时效性不高.适合批量,高吞吐的数据处理.Spark采用的是多线程模型. MapReduce执行流程 Map过程 map函数开始产生输出时,并不是直接将数据写到磁盘,它利用缓冲的方式写到内存.每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出.在默认情况下,缓冲区大小为100MB.一旦缓冲内容达到阈值(默认80%…