yarn是负责资源管理的,协调各个应用程序的资源使用情况 一.基本组成 yarn主要由以下几个部分组成 1.resourcemanager 主要负责资源的调度和应用程序的管理 (1)调度器 调度器是将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序. (2)应用程序管理 负责管理所有applicationmaster 2.nodemanager 定时告诉resourceManger,node节点的资源使用情况:任务的启动与停止 3.applicationmaster 向resourceManager请求

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

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

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

途径1: 途径2: 途径3: 成功! 由此,可以好好比较下,途径1和途径2 和途径3 的区别. 现在,来玩玩weekend110的joba提交的逻辑之源码跟踪 原来如此,weekend110的job提交的逻辑源码,停在这了 hello world hello tom helllo jim jim is a bad boy hello jack hello baby baby is my nvshen hello world hello tom helllo jim jim is a bad bo

YARN框架详解 YARN官方解释 YARN是什么 The fundamental(定义) idea of YARN is to split(分开) up the functionalities(功能) of resource management and job scheduling/monitoring(进程调度) into separate(独立) daemons(守护进程). The idea is to have a global ResourceManager (RM) and pe

在说Hadoop Yarn之前,我们先来看看Yarn是怎样出现的.在古老的Hadoop1.0中,MapReduce的JobTracker负责了太多的工作,包括资源调度,管理众多的TaskTracker等工作.这自然就会产生一个问题,那就是JobTracker负载太多,有点"忙不过来".于是Hadoop在1.0到2.0的升级过程中,便将JobTracker的资源调度工作独立了出来,而这一改动,直接让Hadoop成为大数据中最稳固的那一块基石.,而这个独立出来的资源管理框架,就是Hadoo

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,你也能够尝试把它放在/usr/local,考虑的问题就相对多点. 主要的软硬件配置: x86台式机.window7  64位系统 wmware虚拟机(x86的台式机至少是4G内存.才干开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,非常好用.能够用于window

新 Hadoop Yarn 框架原理及运作机制 重构根本的思想是将 JobTracker 两个基本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全部应用程序计算资源的分配,每个应用的 ApplicationMaster 负责对应的调度和协调. 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server能够管理用户在那台机器上的进程并能对计算进

MapReduce实例&YARN框架 一个wordcount程序 统计一个相当大的数据文件中,每个单词出现的个数. 一.分析map和reduce的工作 map: 切分单词 遍历单词数据输出 reduce: 对从map中得到的数据的valuelist遍历累加,得到一个单词的总次数 二.代码 WordCountMapper(继承Mapper) 重写Mapper类的map方法. mapreduce框架每读一行数据就调用一次该方法,map的具体业务逻辑就写在这个方法体中. map和reduce的数据输入

YARN产生背景 YARN是Hadoop2.x才有的,所以在介绍YARN之前,我们先看一下MapReduce1.x时所存在的问题: 单点故障 节点压力大 不易扩展 MapReduce1.x时的架构如下: 可以看到,1.x时也是Master/Slave这种主从结构,在集群上的表现就是一个JobTracker带多个TaskTracker. JobTracker:负责资源管理和作业调度TaskTracker:定期向JobTracker汇报本节点的健康状况.资源使用情况以及作业执行情况.还可以接收来自J

YARN组件图 Container是YARN框架中对应资源的抽象,封装了运行节点上的资源(内存+CPU) NodeManager负责Container状态的维护,通过心跳,把资源信息(剩余CPU.内存)传递给ResourceManager. ResourceManager可以根据反馈的心跳决定可以调用的信息维护整个集群的资源状态数据. 客户端提交任务会提交给ResourceManager. ResourceManager向自身申请资源. 申请资源后启动ApplicationMaster. Res

一.概述     将公司集群升级到Yarn已经有一段时间,自己也对Yarn也研究了一段时间,现在开始记录一下自己在研究Yarn过程中的一些笔记.这篇blog主要主要从大体上说说Yarn的基本架构以及其各个组件的功能.另外,主要将Yarn和MRv1做详细对比,包括Yarn相对于MRv1的各种改进.最后,大概说说Yarn的工作流情况. 二.Yarn和MRv1对比 (1)扩展性对比. 在MRv1中,JobTracker是个重量级组件,集中了资源管理分配.作业控制两大核心功能,随着集群规模的增大,Job

一.客户端进行操作 1.根据yarnConf来初始化yarnClient,并启动yarnClient2.创建客户端Application,并获取Application的ID,进一步判断集群中的资源是否满足executor和ApplicationMaster申请的资源,如果不满足则抛出IllegalArgumentException:3.设置资源.环境变量:其中包括了设置Application的Staging目录.准备本地资源(jar文件.log4j.properties).设置Applicati

转自:http://blog.csdn.net/qingchunjun/article/details/42580937 2015年2月3日更新: 有些朋友在用真机尝试本方法时,抛出了InputStream cannot be null的异常.该异常是由于adb运行在robotium框架中时,是完全运行在手机中的,此时它的权限受到android系统的限制.而原框架是用在PC端的,这才导致了该异常的出现.具体的原因分析可以见我的这篇文章:http://blog.csdn.net/qingchunj

前言:在laravel中,经常要在项目根目录下执行 php artisan queue:work  来执行队列中的任务,由此,我们想到用supervisor来管理这个进程 Supervisor是用Python开发的一套通用的进程管理程序,能将一个普通的命令行进程变为后台daemon,并监控进程状态,异常退出时能自动重启.它是通过fork/exec的方式把这些被管理的进程当作supervisor的子进程来启动,这样只要在supervisor的配置文件中,把要管理的进程的可执行文件的路径写进去即可.

MapReduce组件如图

Structured Streaming提供一些API来管理Streaming对象.用户可以通过这些API来手动管理已经启动的Streaming,保证在系统中的Streaming有序执行. 1. StreamingQuery 在调用DataStreamWriter方法的start启动Streaming后,会返回一个StreamingQuery对象.所以用户就可以通过这个对象来管理Streaming. 如下所示: val query = df.writeStream.format("console

基本过程图: Clinet向ResouceManager发送Job请求 ResouceManager接受到请求后在自身开启一个Container 来运行的ApplicationManager组件,ApplicationManager负责接下来的Job请求. ResourceManager(ApplicationManager)分配一个有闲置资源的NodeManager,由该NodeManager启动一个Container,并从HDFS上拷贝Job资源,然后运行ApplicationMaster作

虚拟机: VirtualBox 5 Server操作系统: Ubuntu Server 14.04.3 LTS 如果对虚拟机空间和性能不做考虑, 且不习惯用Linux命令, 你也可以使用Ubuntu Desktop版本, 配合VirtualBox的增强功能包, 操作简便, 可实现和主机相互拖拽文件, 以及共享剪贴板等等, 但虚拟机的资源消耗较大.也可以使用CentOS 6的各个版本, 比如LiveCD版. Hadoop版本: 2.6.2 准备工作 添加Hadoop专用用户 optional, 出