1. 先进先出(FIFO)调度器 先进先出调度器是Hadoop的默认调度器.就像这个名字所隐含的那样,这种调度器就是用简单按照“先到先得”的算法来调度任务的.例如,作业A和作业B被先后提交.那么在执行作业B的任务前,作业A中的所有map任务都应该已经执行完成. 配置:调度器类型的配置是在mapred-site.xml文件中,将mapred.jobtracker.taskscheduler参数设置为我们想要使用的调度器的类名,FIFO调度器的类名是org.apache.hadoop.mapred.…

前言:为了研究需要,将Capacity Scheduler和Fair Scheduler的原理和代码进行学习,用两篇文章作为记录.如有理解错误之处,欢迎批评指正. 容量调度器(Capacity Scheduler)是Yahoo公司开发的多用户调度器.多用户调度器的使用场景很多,根据资料1的说法,Hadoop集群的用户量越来越大,不同用户提交的应用程序具有不同的服务质量要求(QoS): 1. 批处理作业:耗时较长,对完成时间没有严格要求.如数据挖掘.机器学习等应用. 2. 交互式作业:期望及时返回…

目的 这份文档描写叙述 CapacityScheduler,一个为Hadoop能同意多用户安全地共享一个大集群的插件式调度器,如他们的应用能适时被分配限制的容量. 概述 CapacityScheduler 被设计成以分享的.多用户集群执行 Hadoop 应用并最大化利用集群的机制. 传统上.每一个组织都会有它自己的私有电脑资源,在顶峰或接近顶峰状态有充足的容量来面对组织的SLA.这通常导致低平均利用和管理多个独立集群的管理费用,每一个集群要有一个. 组织间共享安装在Hadoop的集群是一种低成本…

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…

Hadoop的调度器总结 随着MapReduce的流行,其开源实现Hadoop也变得越来越受推崇.在Hadoop系统中,有一个组件非常重要,那就是调度器,它的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业.在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器.Hadoop中常见的调度器有三种,分别为: (1)默认的调度器FIFO Hadoop中默认的调度器,它先按照作业的优先级高低,再按照到达时间的先后选择被执行的作业. (2) 计算能力调度器Capacity Sc…

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]   Hadoop…

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]   Hadoop…

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]Hadoop 1.…

1:工作流调度系统的作用: (1):一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成:比如,shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等:(2):各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系:(3):为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行: (4):举例说明工作流调度系统的具体作用: 我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: a.通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上: b…

linux基础 为hadoop集群的搭建扫清了障碍,也为内存的管理,文件系统的管理扫清了障碍 接着到Hadoop的阶段,首先做集群的安装,深入到使用这两个核心的组件,分布式文件系统HDFS,解决大量数据怎么存储的问题,第二个就是分布式计算MapReduce.MapReduce的包含Yarn和MapReduce,随着集群规模的扩大,资源的管理必要用一个单独的组件Yarn来管理,程序员只要关注如何来写程序就好了. 然后讲了Zookeeper: 轻量级组件,往大数据集群里导数据的,比如Sqoop和Fl…