YARN设计理念与基本架构 1,MRv1的局限性:扩展性差,可靠性差,资源利用率低,无法支持多种计算框架 2,YARN基本设计思想 1)基本框架对比 Hadoop1.0中,JobTracker由资源管理和作业控制两部分组成 MRv1的局限性多,正是由于Hadoop对JobTracker赋予的功能过多而造成负载过重 从设计角度,Hadoop未能将资源管理相关功能与应用程序相关功能分开,造成Hadoop难以支持多种计算框架 2)MRv2的基本设计思想是将JobTracker的两个主要功能分拆成两个独…

一,前言 Hadoop 2.0由三个子系统组成,分别是HDFS.YARN和MapReduce,其中,YARN是一个崭新的资源管理系统,而MapReduce则只是运行在YARN上的一个应用,如果把YARN看成一个云操作系统,那么MapReduce可认为是运行在这个操作系统上的App. 二,产生背景 YARN的出现主要是为了解决MapReduce1带来的一些问题,为了解决这些问题而开发出来的,有那些问题呢?如下: 1)JobTracker单点故障问题:如果Hadoop集群的JobTracker挂掉,…

[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,…

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ Apache Hadoop于2005年推出,提供了核心的MapReduce处理引擎来支持大规模数据工作负载的分布式处理.7年后的今天,Hadoop正在经历着一次彻底检查,不仅支持MapReduce,还支持其他分布式处理模型. [编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前…

Hadoop 系列(三)Java API <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>2.9.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</grou…

一.MapReduce介绍 (最好以下面的两个示例来理解原理) 1. MapReduce的基本思想 Map-reduce的思想就是“分而治之” Map Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”执行 “ 简单的任务”有几个含义: 1 数据或计算规模相对于原任务要大大缩小: 2 就近计算,即会被分配到存放了所需数据的节点进行计算: 3 这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系 一个HDFS block (input split)执行一个Map task. Map tas…

Spark设计理念与基本架构 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/9280006.html 1.基本概念 Spark中的一些概念: RDD(resillient distributed dataset):弹性分布式数据集. Partition:数据分区.即一个RDD的数据可以划分为多少个分区. NarrowDependency:窄依赖,即子RDD依赖于父RDD中固定的Partition.Narrow-Dependency分为OneToOneDependency…

程序员都很崇拜技术大神,很大一部分是因为他们发现和解决问题的能力,特别是线上出现紧急问题时,总是能够快速定位和解决. 一方面,他们有深厚的技术基础,对应用的技术知其所以然,另一方面,在采坑的过程中不断总结,积累了很多经验. 相信大家都使用过Spring,有些人了解它的核心:IOC和AOP,但只是了解它们的基本概念.使用了反射和动态代理,关于如何管理对象.代理的具体实现了解的比较浅. 有些人使用Spring MVC,使用Spring集成数据库.事务.消息队列以简化操作,但对集成的具体设计思路和实现…

转载自http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统,hadoop用于分布式存储和map-reduce计算,spark用于分布式机器学习,hive是分布式数据库,hbase是分布式kv系统,看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理,本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系  请尊重原创,转载请注明来源网站www.sharedito…

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro…

一.MapReduce编程模型1. 中心思想: 分而治之2. map(映射)3. 分布式计算模型,处理海量数据4. 一个简单的MR程序需要制定map().reduce().input.output5. 处理的数据放在input中.处理的结果放在output中6. MR程序>八股文7. MR在处理数据的时候,是由一个流向,数据在处理过程中的流向格式:以<key,value>进行流向8. input -> map() -> reduce() -> output<key…

hadoop伪分布安装称为测试环境安装,多机分布称为生成环境安装.以下安装没有进行HA(热备)和Federation(联邦).除非是性能需要,否则没必要安装Federation,HA可以一试,涉及到Zookeeper自动切换. 准备工作 1) linux优化 ①安装虚拟机linux系统,采用1.2 中的CentOS调优所有步骤,关闭防火墙:②设置网络为桥接模式(编辑虚拟机设置->网络适配器),查看自动分配ip或手动配置ip:③等JDK安装的JAVA_HOME(见1.3.1)和HADOOP_HOM…

一.设置HDFS不进行权限检查 默认的HDFS上的文件类似于Linux中的文件,是有权限的.例如test用户创建的文件,root用户如果没有写权限,则不能进行删除. 有2种办法进行修改,修改文件的权限.或者设置不进行HDFS的权限检查,在hdfs-site.xml中添加: <property> <name>dfs.permissions</name> <value>false</value> </property> 二.启动HDFS和…

一.YARN 概述 YARN 是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操 作系统平台,而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序 YARN 是 Hadoop2.x 版本中的一个新特性.它的出现其实是为了解决第一代 MapReduce 编程 框架的不足,提高集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存,磁盘,网络,IO等.Hadoop2.X 版本中重新设计的这个 YARN 集群,具有更好的扩展性,可用性,可靠性,向后兼容性,以 及能支持除 M…

1,为什么需要hadoop 数据分析者面临的问题 数据日趋庞大,读写都出现性能瓶颈: 用户的应用和分析结果,对实时性和响应时间要求越来越高: 使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升. 期待的解决方案 解决性能瓶颈,在可见的未来不会出现新瓶颈之前的技术可以平稳过渡,如SQL: 转移成本,如软硬件成本,开发成本,技能培养成本,维护成本 2,关系型数据库和MapReduce的比较: 传统关系型数据库 MapReduce 数据大小 GB PB 访问 交互式和批处理 批处理 更新 多次读写 一次写入多次读…

一.Yarn 产生的背景 Hadoop2 之前是由 HDFS 和 MR 组成的,HDFS 负责存储,MR 负责计算. 一)MRv1 的问题 耦合度高:MR 中的 jobTracker 同时负责资源管理和作业控制两个功能,互相制约. 可靠性差:管理节点是单机的,有单点故障的问题. 资源利用率低:基于 slot 的资源分配模型.机器会将资源划分成若干相同大小的 slot,并划定哪些是 map slot.哪些是 reduce slot. 无法支持多种计算框架:限定了只能用于 MapReduce 程序.…

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…

一.分布式集群安装1. Hadoop模式本地模式.伪分布模式.集群模式datanode 使用的机器上的磁盘,存储空间nodemanager使用的机器上的内存和CPU(计算和分析数据) 2. 搭建环境准备工作(1)克隆虚拟机,达到3台机器,分布式的架构即可重新搭建一个hadoop环境(2)克隆完成后,需要修改ip.主机名.映射.网络eth1->eth0(3)服务组件的规划senior01: 4G内存,1核CPU,50G,namenode,datanode, nodemanager, history…

1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah…

认识hive  Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行  Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapRe…

前言: 在遨游了一番 Java Web 的世界之后,发现了自己的一些缺失,所以就着一篇深度好文:知名互联网公司校招 Java 开发岗面试知识点解析 ,来好好的对 Java 知识点进行复习和学习一番,大部分内容参照自这一篇文章,有一些自己补充的,也算是重新学习一下 Java 吧. 前序文章链接: Java 面试知识点解析(一)--基础知识篇 Java 面试知识点解析(二)--高并发编程篇 (一)JVM 基础知识 问题和答案都是自行整理的,所以仅供参考!欢迎指正! 1)Java 是如何实现跨平台的?…

下面是对hadoop的一些基本测试示例 Hadoop自带测试类简单使用 这个测试类名叫做 hadoop-mapreduce-client-jobclient.jar,位置在 hadoop/share/hadoop/mapreduce/ 目录下 不带任何参数可以获取这个jar的帮助信息 $ yarn jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.8.5.jar 1. TestDFSIO 用于测试hdfs的IO性能,使用一个mapReduce作业来并发的执行读写操作…

yarn常用rest api 1 metrics # curl http://localhost:8088/ws/v1/cluster/metrics The cluster metrics resource provides some overall metrics about the cluster. More detailed metrics should be retrieved from the jmx interface. { "clusterMetrics": { &qu…

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,…

1.规划好哪些服务运行在那个服务器上 需要配置的配置文件 2. 修改配置文件,设置服务运行机器节点 首先在   hadoop-senior  的这台主机上 进行   解压 hadoop2.5   按照伪分布式的配置文件来进行配置 使用命令  :tar -zxvf hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/app/    (解压 hadoop 2.5) 然后进入   cd  /opt/app/hadoop-2.5.0/etc 将里面一开始的配置文件重命令   mv  hadoop …

十三.标准文档流. 标准文档流下有哪些微观现象? 1.空白折叠现象 多个空格会被合并成一个空格显示到浏览器页面中.img标签换行写.会发现每张图片之间有间隙,如果在一行内写img标签,就解决了这个问题,但是我们不会这样去写我们的html结构.这种现象称为空白折叠现象. 2.高矮不齐,底边对齐 文字还有图片大小不一,都会让我们页面的元素出现高矮不齐的现象,但是在浏览器查看我们的页面总会发现底边对齐 3.自动换行,一行写不满,换行写 如果在一行内写文字,文字过多,那么浏览器会自动换行去显示我们的文字…

知识点1 我们要实现一个这样的功能,在学生表中,可以查看每个学生的报名的班级的所有的成绩,就是下图的效果 1.首先我们需要在学生表中自定义一列,这一列的内容就是一个a标签,指向另外一个页面,而我们在另外一个页面显示显示这个学生的所有的成绩 新添加一列的函数如下 def score_show_url(self,obj=None,header=False): if header: return "查看成绩" else: temp = "<a href='/stark/crm…

HDFS 命令 命令 说明 fsck 检查文件的完整性 start-balancer.sh 重新平衡HDFS hdfs dfs -copyFromLocal 从本地磁盘复制文件到HDFS hadoop 配置 有两种配置文件: 一种是-default.xml(只读,默认的配置) 一种是-site.xml(替换default中的配置) core-site.xml 配置公共属性 hdfs-site.xml 配置HDFS yarn-site.xml 配置YARN mapred-site.xml 配置Ma…

hadoop job -kill 调用的是CLI.java里面的job.killJob(); 这里会分几种情况,如果是能查询到状态是RUNNING的话,是直接向AppMaster发送kill请求的.YARNRunner.java @Override public void killJob(JobID arg0) throws IOException, InterruptedException { /* check if the status is not running, if not send…

一.多表关系与多表设计 1.多表关系        一对一:            表的设计原则(分表原则):                优化表的性能                基于语意化分表                                一对一的两张表 之间的关系怎么维护?                主外键                相同主键值                                    一对多:            建表原则:  …