YARN产生背景 MRv1的局限 YARN是在MRv1基础上演化而来的,它克服了MRv1中的各种局限性.在正式介绍YARN之前,先了解下MRv1的一些局限性,主要有以下几个方面: 扩展性差.在MRv1中,JobTracker同时兼备了资源管理和作业控制两个功能,这成为系统的一个最大瓶颈,严重制约了Hadoop集群扩展性. 可靠性差.MRv1采用了master/slave结构,其中,master存在单点故障问题,一旦它出现故障将导致整个集群不可用. 资源利用率低.MRv1采用了基于槽位的资源分配模…

hadoop 1.0 mapreduce过程 主要问题: JobTracker 是 Map-reduce 的集中处理点,存在单点故障. JobTracker 完成了太多的任务,造成了过多的资源消耗,当 map-reduce job 非常多的时候,会造成很大的内存开销,潜在来说,也增加了 JobTracker fail 的风险,这也是业界普遍总结出老 Hadoop 的 Map-Reduce 只能支持 4000 节点主机的上限. 在 TaskTracker 端,以 map/reduce task 的…

    yarn的了出现主要是为了拆分jobtracker的两个核心功能:资源管理和任务监控,分别对应resouceManager(RM)和applicationManager(AM).yarn中的任务可以传统的mapreduce任务,或者是DAG任务.     yarn的架构: client向RM提交任务,RM向各个NM请求资源,NM响应后,RM为任务分配资源,得到资源的后调度器启动AM,AM为任务准备运行环境后执行任务并向RM反馈执行情况.任务的运行失败的话AM负责启程.资源是以contai…

Yarn : 新的计算框架,是一个全局资源管理器,负责整个集群的资源管理和分配   一. Yarn产生背景       Hadoop1.0MR有局限性,概括为以下几个方面 :  扩展性差 可靠性差 资源利用率低 无法支持多种计算框架          为克服Hadoop1.0中MR存在各种问题而提出了Yarn,它将JobTracker中的资源管理和作业控制功能分开,分别由组件ResourceManager和ApplicationMaster实现,其中,ResourceManager负责所有应用程…

YARN 介绍 Apache Hadoop YARN作为hadoop的子项目加入到Hadoop Common (core libraries), Hadoop HDFS (storage) and Hadoop MapReduce (the MapReduce implementation) ,它也是apache的顶级工程. 在Hadoop 2.0中,各个客户端会向运行在YARN上的MapReduce v2框架提交种种MapReduce应用.而在Hadoop 1.0中,各个客户端则向MapRed…

1.hadoop是什么? Hadoop 是Apache基金会下一个开源的大数据分布式计算平台,它以分布式文件系统HDFS和MapReduce算法为核心,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 2.hadoop主要组成部分 1)hdfs分布式存储文件系统---海量数据存储,大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中 2)Yarn资源管理与作业调度 3)MapReduce算法---数据计算(并行计算框架) 3.hadoop特点 可靠.高效.可伸缩.容错.不适合低延迟数据访问.可处…

Hadoop 基本概念 一.Hadoop出现的前提环境 随着数据量的增大带来了以下的问题 (1)如何存储大量的数据? (2)怎么处理这些数据? (3)怎样的高效的分析这些数据? (4)在数据增长的情况下如何构建一个解决方案? 在大数据领域提出了两个概念 (1)分布式文件系统   用于存储大量的数据 (2)分布式计算框架MapReduce高效的分析数据 以上的两个概念组成一个名词 Hadoop 二.Hadoop的起源 谷歌发布了三篇论文 : GFS 分布式存储系统  ,  MapReduce  分…

文章目录 1.Yarn介绍 2.Yarn架构 2.1 .ResourceManager 2.2 .ApplicationMaster 2.3 .NodeManager 2.4 .Container 2.5 .Resource Request 及 Container 2.6 .JobHistoryServer 2.7.Timeline Server 3.yarn应用运行原理 3.1.yarn应用提交过程 3.2.mapreduce on yarn 4. yarn使用 4.1 .配置文件 4.2.…

一.YARN 介绍 yarn 是下一代 MapReduce,即 MRv2,是在第一代 MapReduce 基础上演变而来的,主要是为了解决原始 Hadoop 扩展性较差,不支持多计算框架而提出的,通俗讲是跑任. 其核心思想:将 MR1 中 JobTracker 资源管理和作业调用两个功能分开,分别由 ResourceManager 和 ApplicationMaster 进程来实现. ResourceManager:负责整个集群的资源管理和调度: ApplicationMaster:每个应用程序…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 storm是一个近似于实时的计算框架,甩开hadoop上的原生mapreduce计算框架不只一条街.如果能将storm引入到hadoop中,对存储于hdfs的数据进行分析必然极大的提高处理性能.storm-yarn就是这样一个项目,由yahoo实现,目前已经开源. 除了storm-yarn试图将storm整合进hadoop,以提升hadoop的分析处理能力的尝试之外,Hortonworks也高调宣布在2014年推出整合了storm的hadoop发行版.…