一.ResourceManager HA ResourceManager(RM)负责跟踪集群中的资源,以及调度应用程序(例如,MapReduce作业). 在Hadoop 2.4之前,ResourceManager是YARN集群中的单点故障. 高可用性功能以Active / Standby ResourceManager对的形式添加冗余,以消除此单点故障. RM故障转移: ResourceManager HA通过主动/备用架构实现 - 在任何时间点,其中一个RM处于活动状态,并且一个或多个RM处于…

一.第一步当然是配置YARN HA,这在使用ambari管理时很简单,这里不在赘述. 二.建立HAWQ的专用资源队列queue 不要手工编辑scheduler设置,最方便的当然是使用queue manager,入口看图. 添加一个hawq_queue 三.重启受影响的yarn服务 添加或修改queue之后,ambari管理界面中会有提示,点击重启即可. 四.编辑hawq的配置文件 1,修改hawq-site.xml中hawq_global_rm_type值为yarn <property> &l…

ResourceManger Restart ResourceManager负责资源管理和应用的调度,是YARN的核心组件,有可能存在单点失败的问题.ResourceManager Restart是使RM在重启动时能够使Yarn集群正常工作的feature,并且使RM的出现的失败不被用户知道. ResourceManager Restart feature is divided into two phases: ResourceManager Restart Phase 1 (Non-work-…

hadoop001: zk rm(zkfc线程) nm hadoop002: zk rm(zkfc线程) nm hadoop003: zk nm RMStateStore: 存储在ZK的/rmstore目录下 ZKFC仅仅是线程 大数据的数据是不能丢的,但是作业是可以挂的,挂了重启即可.因此YARN的架构比较轻量级,HDFS的架构相对来说,比较重量级别. 小结: 当我们RM进程启动后,会向ZK发一个look lck文件,写成功的话,是active状态,写失败,会是standby, rm节点会监控…

HDFS高可用性Hadoop HDFS 的两大问题:NameNode单点:虽然有StandbyNameNode,但是冷备方案,达不到高可用--阶段性的合并edits和fsimage,以缩短集群启动的时间--当NameNode失效的时候,Secondary NN并无法立刻提供服务,Secondary NN甚至无法保证数据完整性--如果NN数据丢失的话,在上一次合并后的文件系统的改动会丢失NameNode扩展性问题:单NameNode元数据不可扩展,是整个HDFS集群的瓶颈 Hadoop HDFS高…

HDFS: 基础架构 1.NameNode(Master) 1)命名空间管理:命名空间支持对HDFS中的目录.文件和块做类似文件系统的创建.修改.删除.列表文件和目录等基本操作. 2)块存储管理. 使用Active NameNode,Standby NameNode 两个节点可以解决单点问题,两个节点通过JounalNode共享状态,通过ZKFC 选举Active ,监控状态,自动备份. 1.Active NameNode 接受client的RPC请求并处理,同时写自己的Editlog和共享存储…

1.YARN 是什么? 从业界使用分布式系统的变化趋势和 hadoop 框架的长远发展来看,MapReduce的 JobTracker/TaskTracker 机制需要大规模的调整来修复它在可扩展性,内存消耗,线程模型,可靠性和性能上的缺陷.在过去的几年中,hadoop 开发团队做了一些 bug 的修复,但是这些修复的成本越来越高,这表明对原框架做出改变的难度越来越大.为从根本上解决旧MapReduce框架的性能瓶颈,促进 Hadoop 框架的更长远发展,从 0.23.0 版本开始,Hadoop…

1.YARN 是什么? 从业界使用分布式系统的变化趋势和 hadoop 框架的长远发展来看,MapReduce的 JobTracker/TaskTracker 机制需要大规模的调整来修复它在可扩展性,内存消耗,线程模型,可靠性和性能上的缺陷.在过去的几年中,hadoop 开发团队做了一些 bug 的修复,但是这些修复的成本越来越高,这表明对原框架做出改变的难度越来越大.为从根本上解决旧MapReduce框架的性能瓶颈,促进 Hadoop 框架的更长远发展,从 0.23.0 版本开始,Hadoop…

1. YARN产生背景 MapReduce本身存在着一些问题: 1)JobTracker单点故障问题:如果Hadoop集群的JobTracker挂掉,则整个分布式集群都不能使用了. 2)JobTracker承受的访问压力大,影响系统的扩展性. 3)不支持MapReduce之外的计算框架,比如Storm.Spark.Flink等. 与旧MapReduce相比,YARN采用了一种分层的集群框架,具有以下几种优势. 1)Hadoop2.0提出了HDFSFederation:它让多个NameNode分管…

为什么要用集群? 企业里面,多台机器 伪分布式 每一个角色都是一个进程 HDFS: NN SNN DN YARN: RM NM 大数据所有组件, 都是主从架构 master-slave HDFS读写请求都是先到NN节点, 但是,HBase 读写请求不是经过master, 建表和删除表是需要经过master NN节点挂了,就不能提供对外服务 (-put,-get) 需要配置两个NN节点(实时的,任何时刻只有一台active对外, 另外一台是standby,做实时备份, 随时准备着从standby切…