TaskTracker


大数据Hadoop之 YARN认识

会有一股神秘感。 提交于 2019-12-07 10:17:44
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

阿里巴巴飞天大数据架构体系与Hadoop生态系统

♀尐吖头ヾ 提交于 2019-11-29 10:05:39
很多人问阿里的飞天大数据平台、云梯2、MaxCompute、实时计算到底是什么,和自建Hadoop平台有什么区别。 先说Hadoop 什么是Hadoop? Hadoop是一个开源、高可靠、可扩展的分布式大数据计算框架系统,主要用来解决海量数据的存储、分析、分布式资源调度等。Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算,充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop的核心有两大板块:HDFS和MapReduce。 HDFS全称Hadoop Distributed File System,是一种分布式文件存储系统。分布式文件系统是指将固定于某个地点的某个文件系统,扩展到任意多个文件系统,众多的节点组成一个文件系统网络。每个节点可以分布在不同的地点,通过网络进行节点间的通信和数据传输。人们在使用分布式文件系统时,无需关心数据是存储在哪个节点上、或者是从哪个节点获取的,只需要像使用本地文件系统一样管理和存储文件系统中的数据。HDFS有着高容错性,可以部署在低廉的硬件;提供高吞吐量来访问应用程序的数据;可以有效解决超大数据量存储和管理难题的分布式文件系统属性的特点。因此HDFS天然适合有着超大数据集的应用程序,或者说本身就是为超大规模数据量处理的应用程序而设计的。 MapReduce是一个分布式离线并行计算框架,能够对大数据集进行并行处理

阿里巴巴飞天大数据架构体系与Hadoop生态系统

送分小仙女□ 提交于 2019-11-29 10:05:05
很多人问阿里的飞天大数据平台、云梯2、MaxCompute、实时计算到底是什么,和自建Hadoop平台有什么区别。 先说Hadoop 什么是Hadoop? Hadoop是一个开源、高可靠、可扩展的分布式大数据计算框架系统,主要用来解决海量数据的存储、分析、分布式资源调度等。Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算,充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop的核心有两大板块:HDFS和MapReduce。 HDFS全称Hadoop Distributed File System,是一种分布式文件存储系统。分布式文件系统是指将固定于某个地点的某个文件系统,扩展到任意多个文件系统,众多的节点组成一个文件系统网络。每个节点可以分布在不同的地点,通过网络进行节点间的通信和数据传输。人们在使用分布式文件系统时,无需关心数据是存储在哪个节点上、或者是从哪个节点获取的,只需要像使用本地文件系统一样管理和存储文件系统中的数据。HDFS有着高容错性,可以部署在低廉的硬件;提供高吞吐量来访问应用程序的数据;可以有效解决超大数据量存储和管理难题的分布式文件系统属性的特点。因此HDFS天然适合有着超大数据集的应用程序,或者说本身就是为超大规模数据量处理的应用程序而设计的。 MapReduce是一个分布式离线并行计算框架,能够对大数据集进行并行处理

【Hadoop】- Hadoop1.x 完全分布式环境搭建

主宰稳场 提交于 2019-11-29 06:20:46
环境: 1台NameNode服务器,2台DataNode服务器 安装步骤 ①:配置/etc/hosts文件:实现集群内部的DNS解析,无需查询DNS服务器,当访问远程主机时首先查询hosts文件是否有配置,如果配置则直接按照指定的IP直接访问远程主机(实际规模较大的hadoop集群一般会配置DNS服务器进行统一管理) 修改linux主机的主机名:/etc/sysconfig/network文件的HOSTNAME字段的值即可(注意重启才可永久生效) hostname newName:重启之后就会失效 hosts文件:注意每个节点最好共享同1份hosts文件 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 192.168.174.142 NameNode 192.168.174.143 DataNode_01 192.168.174.145 DataNode_02 测试hosts文件: [squirrel@DataNode_02 ~]\$ ping DataNode_01 PING DataNode_01 (192.168.174.143)

【Hadoop】- Hadoop1.x 伪分布式环境搭建

ぐ巨炮叔叔 提交于 2019-11-28 09:35:44
Hadoop体系的主要组件:HDFS/MapReduce HDFS: Hadoop Distribution File System NameNode、SecondNameNode:名称节点 作用:维护Hadoop中存储数据块的相关信息,例如记录hadoop集群中某个数据块所在的服务器位置,SecondNameNode主要是起到冗余作用,当NameNode宕机时,可使用SecondNameNode作为NameNode的替代工具,防止整个Hadoop集群的崩溃 DataNode: 数据节点 作用: 主要是存储HDFS数据块的服务器,负责HDFS数据库的存储(读写) MapReduce: 分布式计算框架 JobTracker: 作业跟踪器,类似司令的角色,主要用于处理作业,将作业进行分割成任务task,统一调度 TaskTracker:任务跟踪器:主要管理节点上task,类似士兵的角色,向JobTracker报告 master:JobTracker NameNode节点所在的服务器 slave: DataNode TaskTracker节点所在的服务器 注意:1个Hadoop集群只有1个JobTracker作业跟踪器,JobTracker和NameNdoe可在同1个服务器,TaskTracker和DataNode一般在同一个服务器,一个TaskTracker管理所在服务器的任务

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