JobTracker  对应于 NameNode TaskTracker 对应于 DataNode DataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的 JobTracker和TaskTracker是对于MapReduce执行而言的 mapreduce中几个主要概念,mapreduce整体上可以分为这么几条执行线索: jobclient,JobTracker与TaskTracker. 1.JobClient会在用户端通过JobClient类将应用已经配置参数打包成jar文件存储到hdfs…

JobTracker和TaskTracker分别启动之后(JobTracker启动流程源码级分析,TaskTracker启动过程源码级分析),taskTracker会通过心跳与JobTracker通信,并获取分配它的任务.用户将作业提交到JobTracker之后,放入相应的数据结构中,静等被分配.mapreduce job提交流程源码级分析(三)这篇文章已经分析了用户提交作业的最后步骤,主要是构造作业对应的JobInProgress并加入jobs,告知所有的JobInProgressListen…

低版本的hadoop下MapReduce处理流程 1.首先用户程序(JobClient)提交了一个job,job的信息会发送到Job Tracker,Job Tracker是Map-reduce框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信heartbeat,需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有job失败.重启等操作. 2.TaskTracker是Map-Reduce集群中每台机器都有的一个部分,他做的事情主要是监视自己所在机器的资源情况. 3.TaskTracker同时监视当前机器的ta…

［JobTracker和TaskTracker］ 1.JobTracker  对应于 NameNode,TaskTracker 对应于 DataNode. 2.JobTracker是一个master服务,软件启动之后JobTracker接收Job,负责调度Job的每一个子任务task运行于TaskTracker上,并监控它们,如果发现有失败的task就重新运行它.一般情况应该把JobTracker部署在单独的机器上. 参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4fb88…

一 概述: (1)Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构. *Master:是整个集群的唯一的全局管理者,功能包括:作业管理.状态监控和任务调度等,即MapReduce中的JobTracker. *Slave:负责任务的执行和任务状态的回报,即MapReduce中的TaskTracker.     二 JobTracker剖析:   (1)概述:JobTracker是一个后台服务进程,启动之后,会一直监听并接收来自各个TaskTracker发送的心跳信息,包括资源使用情…

JobTracker 负责接收用户提交的作业,负责启动.跟踪任务执行.JobSubmissionProtocol是JobClient与JobTracker通信的接口.InterTrackerProtocol是TaskTracker与JobTracker通信的接口. TaskTracker 负责执行任务 Map task Reduce task 文件写入: JobTracker失败:使用ZooKepper 1.   Job Tracker失败在所有的失败中是最严重的一种:解决方案:Zookeppe…

检查logs目录下的hadoop-root-jobtracker日志文件 2014-02-26 19:56:06,782 FATAL org.apache.hadoop.mapred.JobTracker: java.lang.IllegalArgumentException: Does not contain a valid host :port authority: local at org.apache.hadoop.net.NetUtils.createSocketAddr(NetUti…

一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo…

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用…

在上面一节我们分析了JobTracker调用JobQueueTaskScheduler进行任务分配,JobQueueTaskScheduler又调用JobInProgress按照一定顺序查找任务的流程,获得了任务之后,将任务封装为TaskTrackerAction数组返回的整个过程.TaskTracker通过心跳响应接收到了这个数组.本节我们继续分析,TaskTracker拿到了这个数组之后,如何对任务进行处理的. 1,TaskTracker在其方法offerService中,将得到的任务加入队…

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)…

转自:http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/41477061 上次分析完JobTracker通过TaskScheduler如何把作业分配给TaskTracker,这次把目光 移动到TaskTracker上面.TaskTracker在这里其实是一个slave的从属关系.我在后面的分析会通过TaskTracker的执行流程,主要讲他的2个过程的分析1.作业启动执行2.与JobTracker的heatbeat的过程.2个过程都…

上一节分析到了JobTracker把作业从队列里取出来并进行了初始化,所谓的初始化,主要是获取了Map.Reduce任务的数量,并统计了哪些DataNode所在的服务器可以处理哪些Split等等,将这些信息缓存起来,但还没有进行实质的分配.等待TaskTracker跟自己通信. TaskTracker一般运行于DataNode之上,下面是它的声明,可见,是一个线程类: /******************************************************* * TaskT…

在监听器初始化Job.JobTracker相应TaskTracker心跳.调度器分配task源码级分析中我们分析的Tasktracker发送心跳的机制,这一节我们分析TaskTracker接受JobTracker的响应信息后的工作内容. TaskTracker中的transmitHeartBeat方法通过调用JobTracker.heartbeat方法获得心跳的响应信息HeartbeatResponse,然后返回给TaskTracker.offerService()方法.HeartbeatRes…

TaskTracker也是作为一个单独的JVM来运行的,其main函数就是TaskTracker的入口函数,当运行start-all.sh时,脚本就是通过SSH运行该函数来启动TaskTracker的. TaskTracker是JobTracker和Task之间的桥梁:一方面,从JobTracker接收并执行各种命令:运行任务.提交任务.杀死任务等:另一方面,将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker.TaskTracker与JobTracker和Task之间采用了RPC…

JobTracker是整个MapReduce计算框架中的主服务,相当于集群的“管理者”,负责整个集群的作业控制和资源管理.本文对JobTracker的启动过程及心跳接收与应答两个主要功能进行分析. 1 JobTracker启动过程 1.1 各种线程功能 函数offerService()会启动JobTracker内部几个比较重要的后台服务进程,分别是expireTrackersThread.retireJobsThread.expireLaunchingTaskThread和completedJo…

第一部分:              初识Hadoop 一.             谁说大象不能跳舞 业务数据越来越多,用关系型数据库来存储和处理数据越来越感觉吃力,一个查询或者一个导出,要执行很长时间,这是因为数据的吞吐量太大了,导致整个程序看上去像一只体型庞大.行动笨拙的大象. Hadoop天生就是来解决数据吞吐量太大的,它可以使大数据的存储和处理变的快速.使得应用程序运行的更加的轻盈.像<Hadoop权威指南>封皮上那句话:"谁说大象不能跳舞?!". 二.     …

近期为了分析国内航空旅游业常见安全漏洞,想到了用大数据来分析,其实数据也不大,只是生产项目没有使用Hadoop,因此这里实际使用一次. 先看一下通过hadoop分析后的结果吧,最终通过hadoop分析国内典型航空旅游业厂商的常见安全漏洞个数的比例效果如下: 第一次正式使用Hadoop,肯定会遇到非常多的问题,参考了很多网络上的文章,我把自己从0搭建到使用的过程记录下来,方便以后自己或其他人参考. 之前简单用过storm,适合实时数据的处理.hadoop更偏向静态数据的处理,网上很多hadoop的…

环境配置:Ubuntu11.10,Hadoop1.0.0 安装ssh 1 apt-get install ssh 安装rsy 1 apt-get install rsync 配置ssh免密码登录 1 ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa 2 cat ~/.ssh/id_dsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys 验证是否成功 1 ssh localhost 下载Hadoop1.0.0,JDK 新建 linux 终端,建立app目…

摘要:之前安装过hadoop1.2.1集群,发现比较老了,后来安装cloudera(hadoop2.6.0),发现集成度比较高,想知道原生的hadoop什么样子,于是着手搭建一个伪分布式集群(三台),方便与cloudera的安装进行对比,来更加深入学习Hadoop整个生态系统.一开始安装的CentOS7,发现好多命令都变了,时间成本比较高,为了以后少些麻烦,还是果断换回CentOS6.5了,hadoop果断选择2.6.0了.太新的版本需要额外时间来了解,对于加班较多的来说,学习成本太高了.在安装…

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…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t…

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章…

1. Hadoop 最出名的是 MapReduce和 HDFS,不过也有很多其他有用的子项目. 技术栈如下: Core 一系列分布式文件系统和通用I/O的组件和接口(序列化.Java RPC和持久化数据结构) Avro 一种提供高效.跨语言RPC的数据序列系统,持久化数据存储. MapReduce 分布式数据处理模式和执行环境,运行于大型商用机集群. HDFS 分布式文件系统,运行于大型商用机集群. Pig 一种数据流语言和运行环境,用以检索非常大的数据集.Pig运行在MapReduce和HDF…

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma…

搞什么东西之前,第一步是要知道What(是什么),然后是Why(为什么),最后才是How(怎么做).但很多开发的朋友在做了多年项目以后,都习惯是先How,然后What,最后才是Why,这样只会让自己变得浮躁,同时往往会将技术误用于不适合的场景.       ----转自某博文 Hadoop框架中最核心的设计就是:MapReduce和HDFS,而两者只是理论基础,不是具体可使用的高级应用,Hadoop旗下有很多经典子项目,比如HBase.Hive等,这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来…

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…

一.云的概念 1.云计算的概念 随时 随地 使用任何设备 获得任何服务 2.趋势 )资料开始回归集中处理(存储大量资料) 随时存取 降低遗失风险 减少传输成本 促进团队协作 )网页变为预设开发平台(网页开放性) 网页是开放标准 浏览器的跨平台特性 web application 的普遍性 )高速计算 平行运算(parallel computing) 分散运算(distribute computing) 多核心程序设计 处理大资料的技能 3.云计算的关键特性 )超大规模 )高可靠度 )高扩充性 )…

对于MapReduce编程,大概率的流程用过的人或多或少都清楚,但是归结到细节上,就有的地方不清楚了,下面根据自己的疑问,加上从网上各处,找到的被人的描述,最自己的疑问做出回答. 1. MapReduce 和 HDFS有什么关系? 首先,HDFS和MapReduce是Hadoop最核心的设计: 对于HDFS,即Hadoop Distributed File System,它是Hadoop的存储基础,是数据层面的,提供海量的数据存储:而MapReduce,则是一种引擎或者编程模型,可以理解为数据的…

detailed http://wenku.baidu.com/view/c2d1ebb4ba0d4a7302763a84.html http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/cluster_setup.html  old 最新的hadoop2.5 安装目录做了一定修改,安装变得稍微简单一点 首先安装准备工具 $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get install rsync 配置ssh $ ssh localho…