Hadoop 2.X -- YARN

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

新 Hadoop Yarn 框架原理及运作机制 重构根本的思想是将 JobTracker 两个主要的功能分离成单独的组件,这两个功能是资源管理和任务调度 / 监控.新的资源管理器全局管理所有应用程序计算资源的分配,每一个应用的 ApplicationMaster 负责相应的调度和协调.一个应用程序无非是一个单独的传统的 MapReduce 任务或者是一个 DAG( 有向无环图 ) 任务.ResourceManager 和每一台机器的节点管理服务器能够管理用户在那台机器上的进程并能对计算进行组织.

昨天没有写好了没有更新,今天一起更新,yarn框架也是刚搭建好的.我这里把hadoop放在了我的个人用户hadoop下了,你也可以尝试把它放在/usr/local,考虑的问题就相对多点. 基本的软硬件配置: x86台式机,window7  64位系统 wmware虚拟机(x86的台式机至少是4G内存,才能开2台虚机) centos6.4操作系统 hadoop-2.2.0.tar.gz jdk-6u24-linux-i586.bin WinScp 远程文件传输工具,很好用.可以用于windows和

虽然我已经装了个Cloudera的CDH集群(教程详见:http://www.cnblogs.com/pojishou/p/6267616.html),但实在太吃内存了,而且给定的组件版本是不可选的,如果只是为了研究研究技术,而且是单机,内存较小的情况下,还是建议安装Apache的原生的集群拿来玩,生产上自然是Cloudera的集群,除非有十分强大的运维. 我这次配了3台虚拟机节点.各给了4G,要是宿主机内存就8G的,可以搞3台2G,应该也是ok的. 〇.安装文件准备 Hadoop 2.7.3:

1.1 YARN 基本架构 YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统,它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务:一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster. 其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配,而ApplicationMaster负责单个应用程序的管理. 1.2 YARN基本组成结构 YARN总体上仍然是Master/Slave结构,在整个资源管理框架中,Resour

ResourceManager High Availability (RM高可用) Introduction(简介) Architecture(架构) RM Failover(RM 故障切换) Recovering prevous active-RM's state(恢复之前活动的RM的状态) Deployment(部署) Configurations(配置) Admin commands(管理命令) ResourceManager Web UI services(RM Web UI服务) We

“ Hadoop 2.0引入YARN,大大提高了集群的资源利用率并降低了集群管理成本.其在异构集群中是怎样应用的?Hulu又有哪些成功实践可以分享? 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度,Hadoop 2.0引入了数据操作系统YARN.YARN的引入,大大提高了集群的资源利用率,并降低了集群管理成本.首先,YARN允许多个应用程序运行在一个集群中,并将资源按需分配给它们,这大大提高了资源利用率,其次,YARN允许各类短作业和长服务混合部署在一个集群中,并提供了容错.资源隔离及负载均衡等方面的

共享原因:虽然用一篇博文写问题感觉有点奢侈,但是搜索百度,相关文章太少了,苦苦探寻日志才找到解决方案. 遇到问题:在windows平台上开发的mapreduce程序,运行迟迟没有结果. Mapreduce程序 public class Test { public static void main(String [] args) throws Exception{ Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS&qu

当RM(ResourcesManager)和NM(NodeManager)陆续将所有模块服务启动,最后启动是NodeStatusUpdater,NodeStatusUpdater将用Hadoop RPC远程调用ResourcesTrackerService中的函数,进行资源是初始化等操作,为将要运行的Job做好准备.以下主要分析在Job提交之前 RM与NM在心跳的驱动下操作. AD: hadoop-yarn-server-resourcemanager下的包 org.apache.hadoop.

一:基础环境准备 (一):虚拟机新建五个centos7系统(复制文件夹的方式) (二):角色分配 (三)按照角色分配表配置 (1)更改主机ip(自行查找),如果只是个人搭建玩一玩,可选择安装centos7图形界面操作比较简单 (2)更改主机名方法, vim /etc/hostname文件,修改成对应的主机名,保存(比如在192.168.254.2这台主机上,就修改成master).再执行hostname 主机名,进行设置. (3)在五个虚拟机系统中修改/etc/hosts文件,添加如下内容 19