JobTracker 负责接收用户提交的作业,负责启动.跟踪任务执行.JobSubmissionProtocol是JobClient与JobTracker通信的接口.InterTrackerProtocol是TaskTracker与JobTracker通信的接口. TaskTracker 负责执行任务 Map task Reduce task 文件写入: JobTracker失败:使用ZooKepper 1.   Job Tracker失败在所有的失败中是最严重的一种:解决方案:Zookeppe

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出

上一节分析到了JobTracker把作业从队列里取出来并进行了初始化,所谓的初始化,主要是获取了Map.Reduce任务的数量,并统计了哪些DataNode所在的服务器可以处理哪些Split等等,将这些信息缓存起来,但还没有进行实质的分配.等待TaskTracker跟自己通信. TaskTracker一般运行于DataNode之上,下面是它的声明,可见,是一个线程类: /******************************************************* * TaskT

主从结构 主节点,只有一个 : JobTracker   ,JobTracker 一般情况下,运行在 namenode 这台机器上. 从节点,有很多个 : TaskTrackers  ,  部署在剩下的 datanode 上. 这里谈的 JobTracker .TaskTrackers 都是 JVM. JobTracker 负责: 接收客户提交的计算任务 计算任务: 肯定是一段代码---你要怎么操作我的数据. 把计算任务分给TaskTrackers 执行 监控TaskTracker的执行情况 我

hadoop2.x改进了hadoop1.x的架构, 具体yarn如何工作以及改进了什么可以在网上学, 这里仅记录我个人搭建的问题和理解,希望能帮助遇到困难的朋友. 在开始前,必须了解yarn版本的mapreduce框架基础组件包括1个resourcemanager和每个slave上各1个nodemanager,其他进程均由mapreduce任务动态创建. 1,怎么简单高效的部署分布式集群? 答:先在1台机器上准备好hadoop和java环境,将java和hadoop的jar包环境变量写到.bas

本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 阅读目录 序 Hadoop 项目起源 优点 核心架构 开源实现 子项目 HDFS流程图 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 我是一个工作比较多年数的.net程序猿,最开始做过ERP,这几年一直做监控.应急行业.从产品的

转自http://prinx.blog.163.com/blog/static/190115275201211128513868/和http://www.cnblogs.com/jie465831735/archive/2013/03/06.html 按如下顺序看效果最佳: 1.       MapReduce Simplied Data Processing on Large Clusters 2.       Hadoop环境的安装 By 徐伟 3.       Parallel K-Mea

cloudera分为两个部分:CDH和CM.CDH是Cloudera Distribution Hadoop的简称,顾名思义,就是cloudera公司发布的Hadoop版本,封装了Apache Hadoop,提供Hadoop所有的服务,包括HDFS,YARN,MapReduce以及各种相关的components:HBase, Hive, ZooKeeper,Kafka等.CM是cloudera manager的简称,是CDH的管理平台,主要包括CM server, CM agent.通过CM可以

摘要:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算. 1.hadoop核心组件—HDFS ■  HDFS的文件被分成块进行存储,块的默认大小64M,块是文件存储处理的逻辑单元 ■  HDFS中有两类节点NameNode和DataNode: NameNode是管理节点,存放文件元数据:1)文件与数据块的映射表2)数据块与数据节点的映射表

接着上篇来说.hadoop首先调度辅助型task(job-cleanup task.task-cleanup task和job-setup task),这是由JobTracker来完成的:但对于计算型task,则是由作业调度器TaskScheduler来分配的,其默认实现为JobQueueTaskScheduler.具体过程在assignTasks()方法中完成,下面来一段一段的分析该方法. public synchronized List<Task> assignTasks(TaskTrac

接着上篇来说,TaskTracker端的transmitHeartBeat()方法通过RPC调用JobTracker端的heartbeat()方法来接收心跳并返回心跳应答.还是先看看这张图,对它的大概流程有个了解. 下面来一段一段的分析该方法. public synchronized HeartbeatResponse heartbeat(TaskTrackerStatus status, boolean restarted, boolean initialContact, boolean ac

基本描述 Kerberos使用Needha-Schroeder协议作为它的基础.它使用了一个由两个独立的逻辑部分:认证服务器和票据授权服务器组成的"可信赖的第三方",术语称为密钥分发中心(KDC).Kerberos工作在用于证明用户身份的"票据"的基础上. KDC持有一个密钥数据库:每个网络实体--无论是客户还是服务器--共享了一套只有他自己和KDC知道的密钥.密钥的内容用于证明实体的身份.对于两个实体间的通信,KDC产生一个会话密钥,用来加密他们之间的交互信息.

高级Hadoop MapReduce管理 1 调试部署好的Hadoop的配置 2 运行基准测试检验Hadoop的安装 3 重新利用JVM提升性能 4 容错性 5 调试脚本-分析失败任务原因 6 设置失败比例以及忽略无效的记录 7 共享型用户Hadoop集群 8 Hadoop的安全性 9 使用Hadoop工具interface 内容目录 一调整参数 1.首先需要关掉正在运行的Hadoop集群(stop-dfs.sh以及stop-yarn.sh) 存放Hadoop参数的主要是下面4个文件: core

一.云的概念 1.云计算的概念 随时 随地 使用任何设备 获得任何服务 2.趋势 )资料开始回归集中处理(存储大量资料) 随时存取 降低遗失风险 减少传输成本 促进团队协作 )网页变为预设开发平台(网页开放性) 网页是开放标准 浏览器的跨平台特性 web application 的普遍性 )高速计算 平行运算(parallel computing) 分散运算(distribute computing) 多核心程序设计 处理大资料的技能 3.云计算的关键特性 )超大规模 )高可靠度 )高扩充性 )

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

一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo

转载自过往记忆(http://www.iteblog.com/)本文链接地址: <Hadoop web页面的授权设定>(http://www.iteblog.com/archives/988) 一.相关概念 在默认情况下,Hadoop相关的WEB页面(JobTracker, NameNode, TaskTrackers and DataNodes)是不需要什么权限验证就可以直接进入的,谁都可以查看到当前集群上有哪些作业在运行,这对安全来说是很不合理的.我们应该限定用户来访问Hadoop相关的W

SSH无密安装与配置 具体配置步骤: ◎ 在root根目录下创建.ssh目录 (必须root用户登录) cd /root & mkdir .ssh chmod 700 .ssh & cd .ssh ◎ 创建密码为空的 RSA 密钥对: ssh-keygen -t rsa -P "" ◎ 在提示的对称密钥名称中输入 id_rsa将公钥添加至 authorized_keys 中: cat id_rsa.pub >> authorized_keys chmod 6

一.Hadoop项目简介 1. Hadoop是什么 Hadoop是一个适合大数据的分布式存储与计算平台. 作者:Doug Cutting:Lucene,Nutch. 受Google三篇论文的启发 2. Hadoop核心项目 HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 3. Hadoop架构 3.1 HDFS架构 (1) 主从结构 •主节点,只有一个: namenode •从节点,有很多个: datanodes (2)

当我们在写MapReduce程序的时候,通常,在main函数里,我们会像下面这样做.建立一个Job对象,设置它的JobName,然后配置输入输出路径,设置我们的Mapper类和Reducer类,设置InputFormat和正确的输出类型等等.然后我们会使用job.waitForCompletion()提交到JobTracker,等待job运行并返回,这就是一般的Job设置过程.JobTracker会初始化这个Job,获取输入分片,然后将一个一个的task任务分配给TaskTrackers执行.T

org.apache.hadoop.mapred.JobTracker类是个独立的进程,有自己的main函数.JobTracker是在网络环境中提交及运行MR任务的核心位置. main方法主要代码有两句: //创建jobTracker对象 JobTracker tracker = startTracker(new JobConf()); //启动各个服务,包括JT内部一些重要的服务或者线程 tracker.offerService(); 一.startTracker(new JobConf())