摘要:本文介绍了Hadoop 自0.23.0版本后新的MapReduce框架(Yarn)原理.优势.运作机制和配置方法等:着重介绍新的Yarn框架相对于原框架的差异及改进. 编者按:对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,随着需求的发展,Yarn 框架浮出水面,@依然光荣复兴的 博客给我们做了很详细的介绍,读者通过本文中新旧 Hadoop MapReduce 框架的对比,更能深刻理解新的 y…

经典版的MapReduce 所谓的经典版本的MapReduce框架,也是Hadoop第一版成熟的商用框架,简单易用是它的特点,来看一幅图架构图: 上面的这幅图我们暂且可以称谓Hadoop的V1.0版本,思路很清晰,各个Client提交Job给一个统一的Job Tracker,然后Job Tracker将Job拆分成N个Task,然后进行分发到各个节点(Node)进行并行协同运行,然后再将各自的运行结果反馈至Job Tracker,进而输出结果. 但是,这种框架有它自身的限制性和局限,我们来简单的…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

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[本文转载自:http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/3151395.html] 开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解…

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开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

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…

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ Apache Hadoop于2005年推出,提供了核心的MapReduce处理引擎来支持大规模数据工作负载的分布式处理.7年后的今天,Hadoop正在经历着一次彻底检查,不仅支持MapReduce,还支持其他分布式处理模型. [编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前…