MapReduce

问题描述 在Hive中使用Tez计算引擎执行SQL任务时，Map和Reduce都处于Pending状态。 解决思路 查看任务的ApplicationMaster的container日志如下： 2016-09-13 17:14:52,103 [INFO] [DelayedContainerManager] |rm.YarnTaskSchedulerService|: Releasing held container as either there are pending but unmatched requests or this is not a session, containerId=container_e14_1473755328049_0004_01_000002, pendingTasks=1, isSession=true. isNew=true 2016-09-13 17:14:52,350 [WARN] [AMRM Callback Handler Thread] |rm.YarnTaskSchedulerService|: Held container expected to be not null for a non-AM-released container 2016-09-13 17:14:52,351 [INFO] [AMRM Callback

MapReduce程式调用第三方包：我在使用过程中需要用到hbase的jar包，若要使用，常规是添加到每台机器的classpath中，但是 通过DistributeCache，在初始化前加入就ok了。要不就要将这些jar包打成一个新jar，通过hadoop jar XXX.jar运行，但是不利于代码更新和维护。 解决方法介绍： 我们知道，在Hadoop中有一个叫做DistributedCache的东东，它是用来分发应用特定的只读文件和一个jar包的，以供Map- Reduce框架在启动任务和运行的时候使用这些缓冲的文件或者是把第三方jar包添加到其classpath路径中去，要注意的是 DistributedCache的使用是有一个前提的，就它会认为这些通过urls来表示的文件已经在hdfs文件系统里面，所以这里在使用的时候第一 步就是要把这些文件上传到HDFS中。 然后Hadoop框架会把这些应用所需要的文件复制到每个准备启动的节点上去，它会把这些复制到mapred.temp.dir配置的目录中去，以供相应的Task节点使用。 这里要注意的DistriubtedCache分发的文件分成公有与私有文件，公有文件可以给HDFS中的所有用户使用，而私有文件只能被特定的用户所使用，用户可以配置上传文件的访问权限来达到这种效果。 public boolean run

大数据Hadoop之 YARN认识 2 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。 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框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难， 所以MapReduce的committer们决定从架构上重新设计MapReduce,使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 1、MapReduce框架的不足 现在比较流行的说法是jobtracker的问题，比如单点故障，任务过重。但除了Jobtracker，同时还有一个TaskTracker。我们看下图： JobTacker概述 JobTacker其承担的任务有：接受任务、计算资源、分配资源、与DataNode进行交流。 在hadoop中每个应用程序被表示成一个作业

Hadoop MapReduceV2(Yarn) 框架简介 原 Hadoop MapReduce 框架的问题 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 Map-reduce 集群中每台机器都有的一个部分，他做的事情主要是监视自己所在机器的资源情况。 TaskTracker 同时监视当前机器的 tasks 运行状况。TaskTracker 需要把这些信息通过 heartbeat 发送给 JobTracker，JobTracker 会搜集这些信息以给新提交的 job

简介 序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储（持久化）和网络传输。 反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是硬盘的持久化数据，转换成内存中的对象。 Hadoop拥有一套自己的序列化机制。 1、为什么不用Java Serialization Java的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，header，继承体系等），不便于在网络中高效传输。所以，hadoop自己开发了一套序列化机制（Writable），他具有精简、高效的特点。 Hadoop之父Doug Cutting（道格卡丁）解释道：“因为Java的序列化机制太过复杂了，而我认为需要有一个精简的机制，可以用于精确控制对象的读和写，这个机制将是Hadoop的核心。使用Java序列化虽然可以获得一些控制权，但用起来非常纠结。不用RMI（远程方法调用）也是出于类似的考虑。” 2、Hadoop常用序列化类型 我们通过常用的Java数据类型对应的hadoop数据序列化类型 |Java类型|Hadoop Writable类型| |-|-| |boolean |BooleanWritable| |byte |ByteWritable| |int |IntWritable| |float |FloatWritable|

I'm writing a mapreduce job over HBase using table mapper. I want to skip rows that don't have specific columns. For example, if the mapper reads from the "meta" family, "source" qualifier column, the mapper should expect something to be in that column. I know I can add columns to the scan object, but I expect this merely limits which rows can be seen by the scan, not which columns need to be there. What filter can I use to skip rows without the columns I need? Also, the filter concept itself is a little strange. Does the filter operate on a row-by-row basis or a keyvalue-by-keyvalue basis?

一、概念 Hadoop诞生于2006年，是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。 Hadoop与Google一样，都是小孩命名的，是一个虚构的名字，没有特别的含义。从计算机专业的角度看，Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大数据”以一种可靠、高效、可伸缩的方式处理。 Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。它实现了名为MapReduce的编程范式：应用程序被分割成许多小部分，而每个部分都能在集群中的任意节点上执行或重新执行。 Hadoop还提供了分布式文件系统，用以存储所有计算节点的数据，这为整个集群带来了非常高的带宽。MapReduce和分布式文件系统的设计，使得整个框架能够自动处理节点故障。它使应用程序与成千上万的独立计算的电脑和PB级的数据。 二、组成 1.Hadoop的核心组件 分析：Hadoop的核心组件分为：HDFS（分布式文件系统）、MapRuduce（分布式运算编程框架）、YARN（运算资源调度系统） 2.HDFS的文件系统 HDFS 1.定义 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS