1.client向yarn提交job,首先找ResourceManager分配资源, 2.ResourceManager开启一个Container,在Container中运行一个Application manager 3.Application manager找一台nodemanager启动Application master,计算任务所需的计算 4.Application master向Application manager(Yarn)申请运行任务所需的资源 5.Resource schedu

1.YARN 是什么? 从业界使用分布式系统的变化趋势和 hadoop 框架的长远发展来看,MapReduce的 JobTracker/TaskTracker 机制需要大规模的调整来修复它在可扩展性,内存消耗,线程模型,可靠性和性能上的缺陷.在过去的几年中,hadoop 开发团队做了一些 bug 的修复,但是这些修复的成本越来越高,这表明对原框架做出改变的难度越来越大.为从根本上解决旧MapReduce框架的性能瓶颈,促进 Hadoop 框架的更长远发展,从 0.23.0 版本开始,Hadoop

一.Mapreduce1 图1  MR1工作原理图 工作流程主要分为以下6个步骤: 1 作业的提交 1)客户端向jobtracker请求一个新的作业ID(通过JobTracker的getNewJobId()方法获取,见第2步 2)计算作业的输入分片,将运行作业所需要的资源(包括jar文件.配置文件和计算得到的输入分片)复制到一个以ID命名的jobtracker的文件系统中(HDFS),见第3步 3)告知jobtracker作业准备执行,见第4步 2 作业的初始化 4)JobTracker收到对其

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

hadoop Spark On Yarn工作原理

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

(hadoop安装方法:http://blog.csdn.net/wangjia55/article/details/53160679这里不再累述) hadoop是针对大数据设计的一个计算架构.如果你有几百TB的数据需要检索,你在控制终端敲下命令,计算机会向几百分布式台云服务器同时发布命令,使他们开始运行.并且把结果返回给你 hadoop分为大概念, HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算模型) HDFS 优点 适合大文件的存储,并且由备份策略,有比较好的容错和恢复机制,支持

MapReduce简介 MapReduce是一种并行可扩展计算模型,并且有较好的容错性,主要解决海量离线数据的批处理.实现下面目标 ★ 易于编程 ★ 良好的扩展性 ★ 高容错性   MapReduce有哪些角色?各自的作用是什么? MapReduce由JobTracker和TaskTracker组成.JobTracker负责资源管理和作业控制,TaskTracker负责任务的运行.   MapReduce程序执行流程 程序执行流程图如下:   (1) 开发人员编写好MapReduce progr

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()

在大数据的各种框架中,hadoop无疑是大数据的主流,但是随着电商企业的发展,hadoop只适用于一些离线数据的处理,无法应对一些实时数据的处理分析,我们需要一些实时计算框架来分析数据.因此出现了很多流式实时计算框架,比如Storm,Spark Streaming,Samaz等框架,本文主要讲解Spark Streaming的工作原理以及如何使用. 一.流式计算 1.什么是流? Streaming:是一种数据传送技术,它把客户机收到的数据变成一个稳定连续的流,源源不断地送出,使用户听到的声音或看

组成及作用: 用户接口:ClientCLI(hive shell).JDBC/ODBC(java访问hive).WEBUI(浏览器访问hive) 元数据:Metastore 元数据包括:表名.表所属的数据库(默认是default).表的拥有者.列/分区字段.表的类型(是否是外部表).表的数据所在目录等: 默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore Hadoop 使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算 驱动器:Driver (1)解析器(SQL Pa

一.工作原理剖析 1.图解 二.性能优化 1.设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf()) 2.在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT.减少数据类型导致的不必要的内存开销. 3.编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from students.不要写select *的方式. 4.并行处理查询结果:对于Spark SQL查询的结果

文章概览: 1.MapReduce简介 2.MapReduce有哪些角色?各自的作用是什么? 3.MapReduce程序执行流程 4.MapReduce工作原理 5.MapReduce中Shuffle过程 6.MapReduce编程主要组件 7.针对MapReduce的缺点,YARN解决了什么? MapReduce简介 MapReduce是一种并行可扩展计算模型,并且有较好的容错性,主要解决海量离线数据的批处理.实现下面目标 ★ 易于编程 ★ 良好的扩展性 ★ 高容错性   MapReduce有

RAC 工作原理和相关组件(三) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研一假期对oracle基础知识学习的汇总.然后形成体系的总结,一则进行回顾复习,另则便于查询使用.本图文文档亦源于此.阅读Oracle RAC安装与使用教程前,笔者先对这篇文章整体构思和形成进行梳理.由于阅读者知识储备层次不同,我将从Oracle RAC安装前的准备与规划开始进行整体介绍安装部署Oracle RAC.始于唐博士指导,对数据库集群进行配置安装,前

通过几个问题来学习代码管理工具之git 一.git是什么?为什么要用它?使用它的好处?它与svn的区别,在Mac上,比较好用的git图形界面客户端有 git 是分布式的代码管理工具,使用它是因为,它便于管理,而且可以不借助服务器(不联网)在本地仓库来管理它,svn是集中式的,而且必须联网通过服务器来完成代码的管理,git只会在根目录下放.git文件,svn会在每个目录下放.svn文件(当你添加.svn文件到svn时会报错). 1> SourceTree    下载地址:http://www.so

在写这篇文章之前,曾经写过一篇关于AJAX技术的随笔,不过涉及到的方面很窄,对AJAX技术的背景.原理.优缺点等各个方面都很少涉及null.这次写这篇文章的背景是因为公司需要对内部程序员做一个培训.项目经理找到了我,并且征询我培训的主题,考虑到之前Javascript.CSS等WEB开发技术都已经讲解过了,所以决定针对AJAX这一块做一个比较系统的培训,所以这篇文章实际上是一个培训的材料. 在这篇文章中,我将从10个方面来对AJAX技术进行系统的讲解. 1.ajax技术的背景 不可否认,ajax

HTTP协议 HTTP协议主要应用是在服务器和客户端之间,客户端接受超文本. 服务器按照一定规则,发送到客户端(一般是浏览器)的传送通信协议.与之类似的还有文件传送协议(file transfer protocol,FTP),简单邮件传送协议(simple mail ttransfer protocol,SMTP)等. HTTP是在七层网络模型中的应用层的协议,由发送请求和接受响应构成,是一个标准的客户端服务器模型.与此同时,HTTP是一个无状态的协议.也就是说,不能通过一个状态判断连接的状态,

1.Zookeeper简介 Zookeeper 是分布式服务框架,主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务.状态同步服务.集群管理.分布式应用配置项的管理等等. 2.zookeeper基本概念 2.1 角色 Zookeeper中的角色主要有以下三类,如下表所示: 系统模型如图所示: 2.2设计目的 1. 最终一致性:client不论连接到哪个Server,展示给它都是同一个视图,这是zookeeper最重要的性能. 2. 可靠性:具有简单.健壮.良好的性能,如果消息

B/S疑问 先对比C/S,在C/S中我们开发时怎么做的,是不是这样:拖控件,写方法,所有的功能基本就是这样,就像我们的机房收费系统,C/S学习完之后,我们开始B/S学习,这里我们接触的是ASP.NET的web学习,首先我们学习的牛腩新闻发布系统,感觉很简单,和之前的C/S开发有很多相似的地方,大部分实现功能也是拖控件,写方法,最多在ASP.NET中可以通过HTML.CSS设计页面(也就是前台页面),当然还可以通过Javascript去提交表单,前台后台相互调用,传输数据等等.这些当时感觉都没有什

1.什么是AJAX?AJAX全称为"Asynchronous JavaScript and XML"(异步JavaScript和XML),是一种创建交互式网页应用的网页开发技术.它使用:使用XHTML+CSS来标准化呈现:使用XML和XSLT进行数据交换及相关操作:使用XMLHttpRequest对象与Web服务器进行异步数据通信: 使用Javascript操作Document Object Model进行动态显示及交互: 使用JavaScript绑定和处理所有数据. 2.与传统的we