1.1作业某个任务阻塞了,长时间占用资源不释放 1.2在MapTask任务运行完毕,ReduceTask运行过程中,某个MapTask节点挂了,或者某个MapTask结果存放的那磁盘坏掉了 在TaskTracker,每个任务会定期向TaskTracker汇报进度,如果进度不变则不汇报,这样一旦达到超时限制,TaskTracker会杀掉该任务,并将任务状态KILLED汇报给YARN,从而重新调度该任务. Case1:如果节点挂掉,JobTracker通过心跳机制知道TaskTracker死掉了,会…

典型问题:Hadoop如何判断一个任务失败?失败了怎么做? 分析:实际情况下,用户代码存在软件错误.进程崩溃.机器故障等都会导致失败.Hadoop判断的失败有不同级别类型,针对不同级别的失败有不同的处理对策,这就是MapReduce的容错机制.下面是几个不同级别失败的分类: 一.任务失败 分为3种情况:Task失败.子进程JVM退出.超时检测被关闭. 1.任务失败.最常见的是Map或Reduce任务的失败,即写的本身MR代码导致失败.发生Map或Reduce失败的时候,子任务JVM进程会在退出之…

从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,认为它们非常是神奇.而神奇的东西常能勾起我的兴趣.在看过介绍它们的文章或论文之后,认为Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,近期凡是空暇时,便在看"Hadoop"."MapReduce""海量数据处理"这方面的论文.但在看论…

1.MRv2结构—Yarn模式运行机制 Client---客户端提交任务 ResourceManager---资源管理 ---Scheduler调度器-资源分配Containers ----在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler先进先出调度器 ,Capacity Scheduler容量调度器,FairS cheduler公平调度器. FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列,这是一个先进先出队列,在进行资源分配的时候,先给队列中最头上的应用进行分配资源,…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 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. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交 可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()…

[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,…

Cloudera 提供给客户的服务内容之一就是调整和优化MapReduce job执行性能.MapReduce和HDFS组成一个复杂的分布式系统,并且它们运行着各式各样用户的代码,这样导致没有一个快速有效的规则来实现优化代码性能的目的.在我看来,调整cluster或job的运行更像一个医生对待病人一样,找出关键的"症状",对于不同的症状有不同的诊断和处理方式.          在医学领域,没有什么可以代替一位经验丰富的医生:在复杂的分布式系统上,这个道理依然正确-有经验的用户和操作者…

上篇文章hadoop之mapreduce详解(基础篇)我们了解了mapreduce的执行过程和shuffle过程,本篇文章主要从mapreduce的组件和输入输出方面进行阐述. 一.mapreduce作业控制模块以及其他功能 mapreduce包括作业控制模块,编程模型,数据处理引擎.这里我们重点阐述作业控制模块MRAppMaster. 1.1.MRAppMaster的构成 MRAppMaster主要有如下几个组件构成,如下图所示: 1.ContainerAllocator:与resourcem…

第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示. 图4-1 MapReduce核心编程思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4…

摘要:本文介绍了Hadoop 自0.23.0版本后新的MapReduce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. 编者按:对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,随着需求的发展,Yarn 框架浮出水面,@依然光荣复兴的 博客给我们做了很详细的介绍,读者通过本文中新旧 Hadoop MapReduce 框架的对比,更能深刻理解新的 y…