Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator)从Hadoop2开始.YARN为集群提供资源管理和Applications的调度.YARN的API用于操作集群的资源. MapReduce1: JobTracker的职责: (1)Job调度(将Tasks与TaskTrackers匹配) (2)Task进程监控(keeping track of tasks, restarting failed orslow tasks, and doing task boo

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

转自: http://www.aboutyun.com/thread-7678-1-1.html..   问题导读: 1.什么是yarn? 2.Yarn 和MapReduce相比,它有什么特殊作用 ? 背景 Yarn是一个分布式的资源管理系统,用以提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存.IO.网络.磁盘等.其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足.最初MapReduce的committer们还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是随着代码的增加以及原MapReduce

YARN Introduce 1. MapReduce1.0缺陷 (1)存在单点故障 (2)JobTracker"大包大揽"导致任务过重(任务多时内存开销大,上限4000节点) (3)容易出现内存溢出(分配资源只考虑MapReduce任务数,不考虑CPU.内存) (4)资源划分不合理(强制划分为slot ,包括Map slot和Reduce slot) 2. YARN体系结构 MapReduce1.0既是一个计算框架,也是一个资源管理调度框架 到了Hadoop2.0以后,MapRedu

系列文章: 大数据系列:一文初识Hdfs 大数据系列2:Hdfs的读写操作 大数据谢列3:Hdfs的HA实现 通过前文,我们对Hdfs的已经有了一定的了解,本文将继续之前的内容,介绍Yarn与Yarn在MapReduce 2的应用 MapReduce1 作业流程 在介绍Yarn之前,我们先介绍一下Mapreduce1作业流程. 有了这个基础,再去看看采用Yarn以后的MapReduce2到底有啥优势也许会有更好的理解. 首先先介绍一下相关的几个实体: Client:负责提交 MapReduce

(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/

一.Hadoop是什么 Hadoop是一个由Apche基金会所开发的分布式系统基础架构. 主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. 广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念—Hadoop生态圈. 二.Hadoop发展历史 Google是Hadoop的思想之源(Google在大数据方面的三篇论文) GFS ——> HDFS Map-Reduce —— MR BigTable —— HBase 三.Hadoop三大发行版本 Hadoop三大发行版本:Apache.Cloudera.H

Hadoop 集群安装 目标 本文描述了如何从少数节点到包含上千节点的大规模集群上安装和配置 Hadoop 集群.如果只是为了尝试,你可以先从单台机器上安装开始(参阅单节点安装). 本文并不包含诸如安全和高可用等高级话题. 前提 按照 Java. 请参阅 Hadoop 百科 以选择合适的版本. 从 Apache 镜像下载一个 Hadoop 的稳定版本. 安装 安装 Hadoop 集群一般需要在所有机器上解压发行包,并通过你操作系统配置的包管理系统进行安装.将硬件设备根据功能进行划分非常重要. 通

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,

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

Storm on YARN: Storm on YARN被视为大规模Web应用与传统企业应用之间的桥梁.它将Storm事件处理平台与YARN(Yet Another Resource Negotiator)应用管理框架进行了组合,为此前进行批处理的Hadoop应用提供了低延迟的处理能力. 诞生背景(yahoo): 雅虎公司平台副总裁Bruno Fernandez-Ruiz表示,他们发现Hadoop在处理海量数据时的速度还不够快.Hadoop和MapReduce的速度无法满足用户事件,比如电子邮件

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

1.Hadoop YARN产生背景 源于MapReduce1.0 运维成本 如果采用“一个框架一个集群”的模式,则可能需要多个管理员管理这些集群,进而增加运维成本,而共享模式通常需要少数管理员即可完成多个框架的统一管理. 数据共享 随着数据量的暴增,跨集群间的数据移动不仅需花费更长的时间,且硬件成本也会大大增加,而共享集群模式可让多种框架共享数据和硬件资源,将大大减小数据移动带来的成本. 直接源于MRv1在几个方面的缺陷: 扩展性受限 单点故障 难以支持MR之外的计算 多计算框架各自为战,

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

HA 相比于Hadoop1.0,Hadoop 2.0中的HDFS增加了两个重大特性,HA(热备)和Federation(联邦).HA即为High Availability,用于解决NameNode单点故障问题,该特性通过热备的方式为主NameNode提供一个备用者,一旦主NameNode出现故障,可以迅速切换至备NameNode,从而实现不间断对外提供服务. 在一个典型的HDFSHA场景中,通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态.Active Na

在HDFS HA(http://www.cnblogs.com/yinchengzhe/p/5140117.html)基础上进行yarn的安装. 1.配置yarn-site.xml 参数详情参考 http://www.cnblogs.com/yinchengzhe/p/5142659.html 配置如下: 2.配置mapred-site.xml 在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/下,将mapred-site.xml.templat重命名成mapred-site.xml 配置如

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

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

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 下一代的Hadoop框架,支持10,000+节点规模的Hadoop集群,支持更灵活的编程模型 == 核心思想 == 固定的编程模型,单点的资源调度和任务管理方式,使得Hadoop 1