TaskTracker 是Hadoop集群中运行于各个节点上的服务.他是JobTracker和Task之间的"通信桥梁".一方面它从JobTracker端接受并执行各种命令:比如运行任务.提交任务.杀死任务. 另一方面它将各个任务的状态周期性心跳汇报给JobTracker. 其两个功能: 汇报心跳: 机器级别信息:节点健康状况.资源使用情况. 任务级别信息:任务执行进度.任务运行状态.任务Counter信息 执行命令 主要包括启动任务.提交任务.杀死任务.杀死作业.重新初始化 5种命令…

前言 本人是由java后端转型大数据方向,目前也有近一年半时间了,不过我平时的开发平台是阿里云的Maxcompute,通过这么长时间的开发,对数据仓库也有了一定的理解,ETL这些经验还算比较丰富.但是由于Maxcompute是一个更简单的大数据开发平台,导致个人在分布式计算的底层一些知识比较薄弱,所以这次决定花几个月时间好好学习一下hadoop,后续当然也会开始spark的学习.个人感觉这块学习的东西还是比较多,同时也要不断的实践的,所以这趟学习之旅,希望能够记录自己的一些心得体会,供自己参考,…

一.大数据介绍 1.大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取.管理.处理.并整理成为人类所能解读的形式的信息. 2.大数据,可帮助我们能察觉商业趋势.判断研究质量.避免疾病扩散.打击犯罪或测定即时交通路况等. 3.麦肯锡全球研究院(MGI)预测,到2020年,全球数据使用量预计达到35ZB(1ZB=1000EB,1EB=1000PB,1PB=1000TB,1TB=1000GB). 4.Google每天要处理的数据高达几百PB.百度每天处理数据几十PB.腾讯微信活跃用…

总结自己在Hadoop开发中遇到的问题,主要在mapreduce代码执行方面.大部分来自日常代码执行错误的解决方法,还有一些是对Java.Hadoop剖析.对于问题,通过查询stackoverflow.csdn找到了解决方法.汇总出来以后查询方便.内容将不定期更新. 1.jar包执行出错,提示“class wordcount.WordCountMapper not found” 错误原因:在run()代码中没有定义setJarByClass解决方法:在wordcountJob.java中增加 j…

计划学习几个hadoop相关的开源项目: 1.spring hadoop 2.spring batch 3.spring redis 4.spring mongo 相关项目样例:https://github.com/spring-projects/spring-hadoop-samples…

TaskTracker节点向JobTracker汇报当前节点的运行时信息时候,是将运行状态信息同心跳报告一起发送给JobTracker的,主要包括TaskTracker的基本信息.节点资源使用信息.各任务状态等.所以信息被序列化为TaskTrackerStatus实例对象.每次发送心跳报告的时候,会重新构造一个Status对象,并重置这些信息,而且需要主要的是每次发送的status对象的大小是不一定的,因为很多信息的发送是有时间间隔的.这些操作主要位于方法transmitHeartBeat的上半…

在TaskTracker中对象healthStatus保存了当前节点的健康状况,对应的类是org.apache.hadoop.mapred.TaskTrackerStatus.TaskTrackerHealthStatus.定义如下: static class TaskTrackerHealthStatus implements Writable { private boolean isNodeHealthy; // 节点是否健康 private String healthReport; //…

在Hadoop1.x版本中,MapReduce采用master/salve架构,TaskTracker就是这个架构中的slave部分.TaskTracker以服务组件的形式存在,负责任务的执行和任务状态的汇报.TaskTracker是hadoop集群中运行在各个节点上的服务.扮演着“通信交通”的角色,是JobTracker和Task之间的“沟通桥梁”,一方面,TaskTracker发送心跳信息到JobTracker,并接收和执行返回的各种任务命令,比如运行任务(launchTaskAction)…

面试回来之后把其中比较重要的问题记了下来写了个总结: (答案在后面) 1.简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 2.hadoop的TextInputFormat作用是什么,如何自定义实现 3.hadoop和spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别 4.为什么要用flume导入hdfs,hdfs的构架是怎样的 5.map-reduce程序运行的时候会有什么比较常见的问题 6.简单说一下hadoop和spark的shuffle过程 以下是自己的理解,如果有不对的地方希望各位…

在MapReduce计算框架中,一个应用程序被划分为Map和Reduce两个计算阶段.他们分别由一个或多个Map Task 和Reduce Task组成. Map Task: 处理输入数据集合中的一片数据,并将产生的若干个数据片段写到本地磁盘. 按照用户提供的InputFormat将对应的InputSpilt解析成一系列的key/value, 并以此交给用户编写的map()函数处理. 按照指定的Partitioner对数据分片,以确定每个key/value将交给哪个Reducer Task处理.…