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

This is a guide to migrating from Apache MapReduce 1 (MRv1) to the Next Generation MapReduce (MRv2 or YARN). See the following sections for more information: Introduction Terminology and Architecture For MapReduce Programmers: Writing and Running Job

资源管理与调度系统-YARN的基本架构与原理 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. 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度,Hadoop2.0引入了数据操作系统YARN.YARN的引入大大提高了集群的资源利用率,并降低了集群管理成本. 首先,YARN能够将资源按需分配给各个应用程序,这大大提高了资源利用率,其次,YARN允许各类短作业和长服务混合部署在一个集群中.并提供了容错,资源隔离及负载均衡等方面的支持,这大大简化了作业和服务的部署和管理成本. 一.YARN产生

hadoop 的计算特点:将计算任务向数据靠拢,而不是将数据向计算靠拢. 特点:数据本地化,减少网络io. 首先需要知道,hadoop数据本地化是指的map任务,reduce任务并不具备数据本地化特征.      通常输入的数据首先将会分片split,每个分片上构建一个map任务,由该任务执行执行用户自定义的map函数,从而处理分片中的每条记录.      那么切片的大小一般是趋向一个HDFS的block块的大小.为什么最佳的分片大小是趋向HDFS块的大小呢?是因为这样能够确保单节点上最大输入块

本文出自:http://blog.chinaunix.net/uid/28311809/abstract/1.html 在这篇博客中,主要介绍了Yarn对MRv1的改进,以及Yarn简单的内存配置和Yarn的资源抽象container.我么知道MRv1存在的主要问题是:在运行时,JobTracker既负责资源管理又负责任务调度,这导致了它的扩展性.资源利用率低等问题.之所以存在这样的问题,是与其最初的设计有关,如下图: 从上图可以看到,MRv1是围绕着MapReduce进行,并没有过多地考虑以后

了解 Yarn 基础库是后面阅读 Yarn 源码的基础,本节对 Yarn 基础库做总体的介绍.并对其中使用的第三方库 Protocol Buffers 和 Avro 是什么.怎么用做简要的介绍. 一.主要使用的库 Protocol Buffers:是 Google 开源的序列化库,具有平台无关.高性能.兼容性好等优点.YARN 将其用到了 RPC 通信中,默认情况 下,YARN RPC 中所有参数采用 Protocol Buffers 进行序列化 / 反序列化. Apache Avro:是 Ha

(一)hadoop 相关安装部署 1.hadoop在windows cygwin下的部署: http://lib.open-open.com/view/1333428291655 http://blog.csdn.net/ruby97/article/details/7423088 http://blog.csdn.net/savechina/article/details/5656937 2.hadoop 伪分布式安装: http://www.thegeekstuff.com/2012/02/

cdh4 install for Centos6那个最美的年代,最好的时光,一路梦想,一路流泪,流的不会是懦弱的泪,而是对奋斗的寄于;1,repo配置>>>/etc/yum.repo/wget http://archive.cloudera.com/cdh4/redhat/6/x86_64/cdh/cloudera-cdh4.repo或是wget archive.cloudera.com/cdh4/one-click-install/redhat/6/x86_64/cloudera-cd

This section provides solutions to some performance problems, and describes configuration best practices.   Important: If you are running CDH over 10Gbps Ethernet, improperly set network configuration or improperly applied NIC firmware or drivers can

       通过改善IFile阅读器的性能 IFile Reader,进而可改善随机处理程序并减少储备空间,达到MapReduce的配置最佳实践要求.而MapReduce shuffle的处理程序和IFile阅读器的使用通常调用本机Linux的Hadoop本机库. 首先改善IFile阅读器的性能要求启用IFile预读可提高合并操作的性能.要为MRv1或YARN启用此功能,请设置mapreduce.ifile.readahead 为 true(默认). 要进一步调整性能,请调整值mapreduc

一:目标 1.目标 在yarn的8080页面可以跳转到spark的日志18080页面. 因为在运行spark之后,看对应的job的日志,这样直接连接,更合理直接. 2.总结 在后面可以看到,其实不需要启动mr-history的. 因为这个是手机mapreduce的日志的,同时,只要8088的页面,在这个页面点history朝着18080跳转即可. 二:操作步骤 1.先开启服务 yarn,hdfs,spark 2.运行程序 3.在yarn上无法观察history 4.因为没有开启服务 1. MR的

资源管理与调度系统-YARN的资源调度器 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. 资源调度器是Hadoop YARN中最核心的组件之一,它是ResourceManager中的一个插拔式服务组件,负责整个集群资源的管理和分配. Hadoop最初是为了批处理作业而设计的,当时(MRv1)仅提供了一种简单的FIFO(First In First Out)调度机制分配任务.但随着Hadoop的普及,单个Hadoop集群中的用户量和应用程序种类不断增加,适用于批处理场景的FIFO

FAST, RELIABLE, AND SECURE DEPENDENCY MANAGEMENT. 就在昨天, Facebook 发布了新的 node.js 包管理器 Yarn 用以替代 npm .咱虽然是个半桶水的咸鱼前端,不过也得跟上 Javascript 这股潮 (hong) 流 (huang) 的脚步,所以便有了下面这篇文章.大概的浅尝了一下这个自称是又快又可信赖又安全的包管理,所以写的内容不会很详细,更多的可能只是针对这个全新的包管理与 npm 的不同之处来对比.也可能有些地方写得不对

Yarn 原理介绍 大纲: Hadoop 架构介绍 YARN 产生的背景 YARN 基础架构及原理   Hadoop的1.X架构的介绍   在1.x中的NameNodes只可能有一个,虽然可以通过SecondaryNameNode与NameNode进行数据同步备份,但是总会存在一定的时延,如果NameNode挂掉,但是如果有部份数据还没有同步到SecondaryNameNode上,还是可能会存在着数据丢失的问题.   包含两层: Namespace l 包含目录.文件以及块的信息 l 支持对Na

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且

YARN基本框架介绍 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 在之前的博客<YARN与MRv1的对比>中介绍了YARN对Hadoop 1.0的完善.本文将重点介绍下YARN各个模块的作用与YARN运行流程. YARN模块介绍 概述 YARN是一个资源管理.任务调度的框架,主要包含三大模块:ResourceManager(RM).NodeManager(NM).ApplicationMaster(AM).其中,ResourceManager负责所有资源的监控

在弄清楚yarn是什么之前,先来看一下MRv1. 它的由编程模型+数据处理引擎(map/reduceTask)+运行时环境组成(JobTracker/TaskTracker).其中JobTracker存在很多问题,如下: 1.JobTracker本身承担了调度和计算的任务,太累了 2.JobTracker是单点的,不好扩展不能支持其他计算框架,还有单点故障风险 3.资源是以槽位的方式来调度.粗粒度,不合理.比如提交了一个特别占用资源的任务,整个节点就被占用了.还有map阶段往往reduce槽位就

YARN总体上仍然是Master/Slave结构,在整个资源管理框架中,ResourceManager为Master,NodeManager为Slave,ResouceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度.当用户提交一个应用程序时,需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster,它负责向ResourceManger申请资源,并要求NodeManager启动可以占用一定资源的任务. Hadoop2.0 YARN包含以下实体,可以看图: R

yarn是一个分布式的资源管理系统. 它诞生的原因是原来的MapReduce框架的一些不足: 1.JobTracker单点故障隐患 2.JobTracker承担的任务太多,维护Job状态,Job的task的状态等 3.在taskTracker端,使用map/reduce task表示资源过于简单,没有考虑cpu.内存等使用情况.当把多个需要消耗大量内存的task调度到一起时,很容易出现问题 演化后的基本组件 下面具体解释: yarn是一个资源管理的框架,而非计算的框架,理解这点很重要. 图中的A

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U