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…

前面在hadoop之yarn详解(基础架构篇)这篇文章提到了yarn的重要组件有ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster等,以及yarn调度作业的运行过程,Yarn将它的功能分为两层:负责资源管理的平台层,叶称为第一层调度,以及二级调度的框架来协调应用程序的执行.运行在独立节点上的ResourceManager和NodeManager一起组成了yarn的核心且构成这个平台,ApplicationMaster和相应的Container一起组成了ya…

唐 清原, 咨询顾问 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 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:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,更能深刻理解新的 yarn 框架的技术原理和设计思想,文中的 Demo 代码经过微小修改即可用于用户基于 hadoop 新…

[转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/] 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 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:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,…

本篇主要对yarn命令进行阐述 一.yarn命令概述 [root@lgh ~]# yarn -help Usage: yarn [--config confdir] COMMAND where COMMAND is one of: resourcemanager -format-state-store deletes the RMStateStore resourcemanager run the ResourceManager Use -format-state-store for delet…

背景 Yarn是一个分布式的资源管理系统,用以提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存.IO.网络.磁盘等.其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足.最初MapReduce的committer们还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足,在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难,所以MapReduce的committer们决定从架构上重新设计MapReduce,使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)…

Node的包管理器 JavaScript缺少包结构的定义,而CommonJS定义了一系列的规范.而NPM的出现则是为了在CommonJS规范的基础上,实现解决包的安装卸载,依赖管理,版本管理等问题. CommonJS是一个致力于构建统一的JS生态系统,它可以兼容web服务器.桌面应用.命令行应用.浏览器等.它定义了各种开发的规范和API不仅仅模块化相关的规范)官网的说明: a group with a goal of building up the JavaScript ecosystem fo…

一,前言 Hadoop 2.0由三个子系统组成,分别是HDFS.YARN和MapReduce,其中,YARN是一个崭新的资源管理系统,而MapReduce则只是运行在YARN上的一个应用,如果把YARN看成一个云操作系统,那么MapReduce可认为是运行在这个操作系统上的App. 二,产生背景 YARN的出现主要是为了解决MapReduce1带来的一些问题,为了解决这些问题而开发出来的,有那些问题呢?如下: 1)JobTracker单点故障问题:如果Hadoop集群的JobTracker挂掉,…

1.1      分布式资源调度框架 1.2.1          yarn的概念 Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统和调度平台,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率.资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处.可以把 yarn 理解为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…

1.参考文档: spark-1.3.0:http://spark.apache.org/docs/1.3.0/running-on-yarn.html spark-1.6.0:http://spark.apache.org/docs/1.6.0/running-on-yarn.html 备注:从spark-1.6.0开始,spark on yarn命令有略微改变,具体参考官方文档,这里以spark 1.3.0集群为主. 2.前期准备 编译spark,参看文档:http://www.cnblogs…

本文主要从yarn的基础架构和yarn的作业执行流程进行阐述 一.yarn的概述 Apache Yarn(Yet Another Resource Negotiator的缩写)是hadoop集群资源管理器系统,Yarn从hadoop 2引入,最初是为了改善MapReduce的实现,但是它具有通用性,同样执行其他分布式计算模式. 在MapReduce1中,具有如下局限性: 1.扩展性差:jobtracker兼顾资源管理和作业控制跟踪功能跟踪任务,启动失败或迟缓的任务,记录任务的执行状态,维护计数器…

注:以下链接均为近期hadoop集群搭建及mapreduce应用开发查找到的资料.使用hadoop2.6.0,其中hadoop集群配置过程下面的文章都有部分参考. hadoop集群配置方法: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

YARN框架详解 YARN官方解释 YARN是什么 The fundamental(定义) idea of YARN is to split(分开) up the functionalities(功能) of resource management and job scheduling/monitoring(进程调度) into separate(独立) daemons(守护进程). The idea is to have a global ResourceManager (RM) and pe…

不多说,直接上干货! 1.先每台机器的zookeeper启动(bigdata-pro01.kfk.com.bigdata-pro02.kfk.com.bigdata-pro03.kfk.com) 2.启动zkfc(bigdata-pro01.kfk.com上) [kfk@bigdata-pro01 hadoop-2.6.0]$ pwd /opt/modules/hadoop-2.6.0 [kfk@bigdata-pro01 hadoop-2.6.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh…

/mr的combiner /mr的排序 /mr的shuffle /mr与yarn /mr运行模式 /mr实现join /mr全局图 /mr的压缩 今日提纲 一.流量汇总排序的实现 1.需求 对日志数据中的上下行流量信息汇总,并输出按照总流量倒序排序的结果 2.分析 基本思路:实现自定义的bean来封装流量信息,并将bean作为map输出的key来传输 MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前,会排序),排序的依据是map输出的key 所以,我们如果要实现自…

Hadoop是市面上使用最多的大数据分布式文件存储系统和分布式处理系统, 其中分为两大块分别是hdfs和MapReduce, hdfs是分布式文件存储系统, 借鉴了Google的GFS论文. MapReduce是分布式计算处理系统, 借鉴了Google的MapReduce论文.本文着重来梳理下新版也就是2.3后的Hadoop的MapReduce部分, 也就是Yarn框架, 以及MapReduce的八大步骤的详细工作. 一 新老MapReduce的介绍和对比1.1 老版的MapReduce介绍老版…

MapReduce On Yarn的配置详解和日常维护 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.MapReduce运维概述 MapReduce on YARN的运维主要是针对CPU和内存资源的运维. 二.MapReduce配置详解 1>.以下参数讲解以社区版2.6.0的参数名和默认值为准(配置文件为:hdfs-default.xml / hdfs-site.xml ) MapReduce 参考链接:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6…

参考: spark on yarn图形化任务监控利器:History-server帮你理解spark的任务执行过程 spark内存分配原理 yarn运行原理详解 task,executor,core等数目的关系 streaming优化记录…

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任…

Hadoop集群搭建安装过程(三)(图文详解---尽情点击!!!) 一.JDK的安装 安装位置都在同一位置(/usr/tools/jdk1.8.0_73) jdk的安装在克隆三台机器的时候可以提前安装,通过scp使安装文件和环境配置(/etc/profile)都拷贝过去,并使三台机 器都通过(source /etc/profile)命令使之生效 下载JDK(本次安装使用的版本是jdk1.8.0_73) 解压JDK : tar -zxvf /usr/tools/jdk-7u72-linux-x64…

RM状态存储与还原机制详解 转载请注明原始链接http://www.cnblogs.com/shenh062326/p/3562199.html. 摘要 本文基于Apache Hadoop社区最新release版本2.3.0编写,社区从2.3.0开始支持ResourceManager的HA,已经实现的功能包括RM状态信息的存储与还原,客户端(clientToRM, AMToRM, NMToRM)实现RPC重试机制,增加Active与Standby RM角色,支持手动切换Active与Standb…

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ 感谢! Posted: Oct 21, 2013 Tags: itemCFknnMahoutrecommendationSlope OneTree ClusterUserCF Comments: 35 Comments Mahout推荐算法API详解 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, M…

免责声明:     本文转自网络文章,转载此文章仅为个人收藏,分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除.     原文作者:过往记忆(http://www.iteblog.com/)     原文地址:<Hadoop历史服务器详解>(http://www.iteblog.com/archives/936) Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默…

一.MapReduce执行过程 MapReduce运行时,首先通过Map读取HDFS中的数据,然后经过拆分,将每个文件中的每行数据分拆成键值对,最后输出作为Reduce的输入,大体执行流程如下图所示: 整个流程图具体来说:每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出,整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段,如图所示. 在上图中,把Mapper任务的运行过程分为六个阶段. 第一阶段是把输…

概述 Apache Hadoop 2.0在Hadoop 1.0基础上做了许多的重构工作,代码上的重构最大的变化在于引入状态机处理各个角色的状态与变迁,使用状态机是得代码结构更加清晰,方便异步处理各种操作.对于Yarn集群的维护者来说,熟悉这些状态机的流程是非常基本的要求.Hadoop 2.0当前包含十个状态机,分别是: ResourceManager下RMApp,RMAppAttempt,RMContainer,RMNode: NodeManager下的Application,Container…

花了好长时间查找资料理解.学习.总结 这应该是一篇比较全面的MapReduce之WordCount文章了 耐心看下去 1,创建本地文件 在hadoop-2.6.0文件夹下创建一个文件夹data,在其中创建一个text文件 mkdir data cd data vi hello 再在当前文件夹中创建一个apps文件夹,方便后续传jar包 mkdir apps 将文本文件传到HDFS的根目录下 bin/hdfs dfs -put data/hello / 2,程序打jar包并上传到apps目录 3,…

前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop,也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群.接下来这篇我详细的分享一下HDFS. HDFS前言: 设计思想:(分而治之)将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析. 在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务. 分布式文件系统: 问题引发:海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解决方案:对数据分区存储与若干台物…

引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试.本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合. Hive和HBase的通信意图 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图…

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭…

本文是对Hadoop2.2.0版本的MapReduce进行详细讲解.请大家要注意版本,因为Hadoop的不同版本,源码可能是不同的. 以下是本文的大纲: 1.获取源码2.WordCount案例分析3.客户端源码分析4.小结5.Mapper详解 5.1.map输入 5.2.map输出 5.3.map小结6.Reduce详解7.总结 若有不正之处,还请多多谅解,并希望批评指正. 请尊重作者劳动成果,转发请标明blog地址 https://www.cnblogs.com/hongten/p/hongt…