MRv2 工作机制、公平调度器、MR压缩、边数据

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MRv2 工作机制、公平调度器、MR压缩、边数据

对于节点数超过 4000 的大型集群,前一节描述的 MapReduce 系统开始面临着扩展的瓶颈. 2010 年 Yahoo 的团队开始设计下一代的 MapReduce. (Yet Another Resource Negotiator.YARN Application Resource Nefotiator). YARN 将 JobTracker 的只能划分为多个独立的实体,从而改善了 MR1 面临的扩展瓶颈问题. JobTracker 负责作业调度和任务进度监视,追踪任务.重启失败或…

Yarn 公平调度器案例

目录公平调度器案例需求配置多队列的公平调度器 1 修改yarn-site.xml文件,加入以下从参数 2 配置fair-scheduler.xml 3 分发配置文件重启yarn 4 测试提交任务公平调度器案例公平调度器也有默认队列default 需求新增两个队列test和ranan(以用户所属组命名). 期望实现以下效果:若用户提交任务时指定队列,则任务提交到指定队列运行:若没有指定队列,test用户提交的任务到root.group.test,ranan提交的任务到 root.gro…

三：Fair Scheduler 公平调度器

参考资料: http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html http://han-zw.iteye.com/blog/2322189 (转载其部分内容) 1.介绍2.队列分层3.配置3.1配置yarn-site.xml3.2 Allocation file格式3.3 队列访问控制列表4.管理4.1 运行时修改配置4.2通过web UI进行监控4.3队列间移动应用程序 1.介…

MapReduce1 工作机制

本文转自:Hadoop MapReduce 工作机制工作流程作业配置作业提交作业初始化作业分配作业执行进度和状态更新作业完成错误处理作业调度 shule(mapreduce核心)和sort 作业配置相对不难理解. 具体略. 作业提交首先熟悉上图,4个实例对象: client jvm.jobTracker.TaskTracker.SharedFileSystem MapReduce 作业可以使用 JobClient.runJob(conf) 进行 job 的提交.如上图,这…

YARN的三种调度器的使用

YRAN提供了三种调度策略一.FIFO-先进先出调度器 YRAN默认情况下使用的是该调度器,即所有的应用程序都是按照提交的顺序来执行的,这些应用程序都放在一个队列中,只有在前面的一个任务执行完成之后,才可以执行后面的任务,依次执行缺点:如果有某个任务执行时间较长的话,后面的任务都要处于等待状态,这样的话会造成资源的使用率不高:如果是多人共享集群资源的话,缺点更是明显二.capacity-scheduler-容量调度器针对多用户的调度,容量调度器采用的方法稍有不同.集群由很多的队列组成(类…

Linux核心调度器之周期性调度器scheduler_tick--Linux进程的管理与调度(十八）

我们前面提到linux有两种方法激活调度器:核心调度器和周期调度器一种是直接的, 比如进程打算睡眠或出于其他原因放弃CPU 另一种是通过周期性的机制, 以固定的频率运行, 不时的检测是否有必要因而内核提供了两个调度器主调度器,周期性调度器,分别实现如上工作, 两者合在一起就组成了核心调度器(core scheduler), 也叫通用调度器(generic scheduler). 他们都根据进程的优先级分配CPU时间, 因此这个过程就叫做优先调度, 我们将在本节主要讲解核心调度器的设计和优先…

Hadoop Yarn调度器的选择和使用

一.引言 Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色.在讨论其构造器之前先简单了解一下Yarn的架构. 上图是Yarn的基本架构,其中ResourceManager是整个架构的核心组件,它负责整个集群中包括内存.CPU等资源的管理:ApplicationMaster负责应用程序在整个生命周期的任务调度:NodeManager负责本节点上资源的供给和隔离:Container可以抽象的看成是运行任务的一个容器.本文讨论的调度器是在ResourceManager组建中进行调度的,…