概述 前面已经分析了RM的状态机,接下来将分析NM的状态机,NM状态机包括Container,Application,LocalizedResource三个,其中Container相对较复杂.现在我们分析Container的状态机.另外3展示了LocalizedResource的状态机图,由于其状态机比较简单,这里不再详细分析,读者可以自行查看相关代码.本文的分析基于社区Apache Hadoop最新的2.3.0版本. NodeManager维护着本节点执行的任务(container),从图1中

简介 unstated是一个极简的状态管理组件 看它的简介:State so simple, it goes without saying 对比 对比redux: 更加灵活(相对的缺点是缺少规则,需要使用者的自觉) redux的状态是存放在一棵树内,采用严格的单向流 unstated的状态是用户自己定义,说白了就是object,可以放在一个组件的内,也可以放在多个组件内 针对React,一致的API redux必须编写reducer和action,通过dispatch(action)改变状态,它

近期为了分析国内航空旅游业常见安全漏洞,想到了用大数据来分析,其实数据也不大,只是生产项目没有使用Hadoop,因此这里实际使用一次. 先看一下通过hadoop分析后的结果吧,最终通过hadoop分析国内典型航空旅游业厂商的常见安全漏洞个数的比例效果如下: 第一次正式使用Hadoop,肯定会遇到非常多的问题,参考了很多网络上的文章,我把自己从0搭建到使用的过程记录下来,方便以后自己或其他人参考. 之前简单用过storm,适合实时数据的处理.hadoop更偏向静态数据的处理,网上很多hadoop的

YARN与MRv1的对比 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Hadoop 1.0存在的问题 由于Hadoop 1.0的良好特性,Hadoop 1.0被应用到了各行各业.但是Hadoop的最初设计是为了用于搜索引擎业务(如Yahoo.Google等公司),其最初的设计中存在的一些问题逐渐凸现出来.主要存在以下几个方面: 存在单点故障,影响可扩展性和稳定性 Hadoop 1.0中HDFS的NameNode和MapReduce的JobTracker设计为单一

以前在Hadoop 1.0中JobTracker主要完成两项功能:资源的管理和作业控制.在集群规模过大的场景下,JobTracker 存在以下不足: 1)JobTracker 单点故障. 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.Spa rk.Flink 因此在YARN的设计中,资源的管理和作业控制是分离开的.取代JobTracker的是ResourceManager.ApplicationMaster两个部分.

1. Hadoop 最出名的是 MapReduce和 HDFS,不过也有很多其他有用的子项目. 技术栈如下: Core 一系列分布式文件系统和通用I/O的组件和接口(序列化.Java RPC和持久化数据结构) Avro 一种提供高效.跨语言RPC的数据序列系统,持久化数据存储. MapReduce 分布式数据处理模式和执行环境,运行于大型商用机集群. HDFS 分布式文件系统,运行于大型商用机集群. Pig 一种数据流语言和运行环境,用以检索非常大的数据集.Pig运行在MapReduce和HDF

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma

Hadoop学习笔记总结 01. YARN框架 1. 新一代的框架介绍 YARN的职能就是将资源调度和任务调度分开.资源管理器ResourceManager全局管理所有应用程序计算资源的分配,每一个job的ApplicationMaster负责相应任务的调度和协调. ResourceManager做的事情是负责协调集群上计算资源的分配.调度.启动每一个 Job 所属的 ApplicationMaster.另外监控 ApplicationMaster 的存在情况. NodeManager 功能比较

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,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送

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

1 概述 为了增大并发性,Yarn采用事件驱动的并发模型,将各种处理逻辑抽象成事件和调度器,将事件的处理过程用状态机表示.什么是状态机? 如果一个对象,其构成为若干个状态,以及触发这些状态发生相互转移的事件,那么此对象称之为状态机. 处理请求作为某种事件发送到系统中,由一个中央调度器传递给对应的事件调度器,进而对事件进行处理,处理完成之后再次发送给中央调度器,再进行处理,直至处理完成. Yarn的资源管理模块ResourceManager,其核心构成就是四类这样的状态机(基于2.4版本),分别是

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ 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,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路

客户端编程库: 所在jar包: org.apache.hadoop.yarn.client.YarnClient 使用方法: 1 定义一个YarnClient实例: private YarnClient client: 2 构造一个Yarn客户端句柄并初始化 this.client = YarnClient.createYarnClient(); client.ini(conf)3 启动Yarn yarnClient.start()4 获取一个新的application id YarnClien

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/,非常感谢分享! 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,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce

需求 我们在考虑hadoop map-reduce框架的时候,最重要需包括: 1. reliability 可靠性,主要是jobtracker,resource manager可靠性 2. availability 可用性  3. scalability 可扩展性,能支撑10000到20000节点的cluster 4. backward compatibility 向后兼容性,支持之前写mapreduce application能不用修改而直接在新的框架上运行 5. evolution 可演化性

一概述        应用程序是用户编写的处理数据的统称,它从YARN中申请资源完毕自己的计算任务.YARN自身相应用程序类型没有不论什么限制,它能够是处理短类型任务的MapReduce作业,也能够是部署长时间执行的服务的应用程序.应用程序能够向YARN申请资源完毕各类计算任务.       在YARN上开发一个应用程序,通常而言,须要开发两个组件,各自是client和ApplicationMaster,当中client主要作用是将应用程序提交到YARN上,并与YARN 和Application

摘要 RMContainer是RM内部维护的Container状态.事实上,在RM的调度器中,会维护着一个liveContainers列表,保存着所有存活着的Container信息.图1显示RMContainer接口,从中可以看到,RMContainer主要维护了containerID,ApplicationAttemptId,state,reserved等信息. 图1 RMContainer接口 作为RMContainer实现类,RMContainerImpl维护了一个状态机,图2是其状态机图

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,更能深刻理解新的 yarn 框架的技术原理和设计思想,文中的 Demo 代码经过微小修改即可用于用户基于 hadoop 新框架的实际生产环境.

YARN学习总结 前言 YARN(Yet Another Resource Manage,另一种资源协调者)是hadoop-0.23版本引入的的一个新的特性,可以说它是对原有Hadoop Mapreduce(Hadoop 1.0)架构的一种里程碑式的改革.它在整个Hadoop生态体系中负责资源管理和作业调度,支持各类分布式应用程序的执行. 本文档的大部分内容参考于Apache Hadoop 2.7.2--YARN官方网站,是对网站内容的翻译加上本人自己的理解,有些内容可能会因为本人的知识水平和英

经过一系列的前期环境准备,现在可以开始Hadoop的安装了,在这里去apache官网下载2.7.3的版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz 不需要下载最新的3.0版本, 与后续Hive最新版本有冲突,不知道是不是自己的打开方式不对.  hadoop有三种运行方式:单机.伪分布式.完全分布式,本文介绍完全分布式. 安装Hadoop 现在有三个机器,一个Master