Yarn 是继 Common、HDFS、MapReduce 之后 Hadoop 的又一个子项目, 它是在MapReduceV2 中提出的。 在Hadoop1.0 中,JobTracker 由资源管理器(由 TaskScheduler 模块实现)和作业控制 (由 JobTracker 中多个模块共同实现)两部分组成。 在Hadoop1.0 中,JobTracker 没有将资源管理相关功能与应用程序相关功能拆分开,逐 渐...
(3)Sort阶段:按照MapReduce语义,用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起,Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序,因此,ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。 (4)Reduce阶段:reduce()函数将计算结果写到HDFS上。
MapReduce框架通常与分布式文件系统(如HDFS)结合使用,用于存储输入数据和输出结果。分布式文件系统提供了高可靠性和容错性,并支持数据的高并发访问。 通过这种架构设计,MapReduce就可以实现任务的分布式执行和并行计算,并能够高效处理大规模数据集。 Map阶段将计算任务分布到不同的节点上进行并行处理,Reduce阶段将中间结果进...
(1)HDFS集群:负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。 (2)YARN集群:负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager (3)MapReduce:它其实是一个应用程序开发包。 一、HDFS HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS采用master...
HDFS(Hadoop Distribute File System):hadoop的数据存储工具。 YARN(Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者):Hadoop 的资源管理器。 Hadoop MapReduce:分布式计算框架 一.HDFS 1.HDFS概述 HDFS是google三大论文之一的GFS的开源实现,是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上的,适合存储海量数据的分布...
MapReduce: 分布式计算系统 其中, HDFS 组件是用于进行 分布式数据存储, YARN 组件用于进行 分布式数据计算, 而 MapReduce 组件则是基于 YARN 实现的一个 分布式计算 框架。 在Hadoop 2.0 版本之前, 只有两个组件: HDFS 和 MapReduce。其中, HDFS 组件是基于谷歌的论文The Google File System实现的, 用于大规模数...
Hadoop重要组成:hadoop=HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算框架)+Yarn(资源协调框架)+Common模块 a.Hadoop HDFS:高可靠、高吞吐量的分布式文件系统(分而治之思想) 负责:数据切割、制作副本、分散储存 NameNode:Master/slave架构 a.master节点:管理和维护元数据角色,元数据记录了文件的列表以及块所在的DataNode...
Container 是 YARN 中的资源抽象,它封装了某个节点上帝额读未读资源,如内存、CPU、磁盘、网络等; 主要为 AM 执行 Job 任务提供服务; 角色类似于 VMware 虚拟机,主要提供资源虚拟化服务; 3. MapReduce MapReduce过程.jpg 3.1. HDFS 应用场景 2.1. 适用场景 ...
分布式文件系统：HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上分布式运算编程框架：MapReduce——实现多台机器的分布式并行运算。分布式资源调度平台：YARN —— 帮用户调度大量的mapreduce程序，并合理分配运算资源 MapReduce是一种编程模型，是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对，映射成一组新的键值对，...
伪分布式模式:等同于分布式,但只有一个节点,具有集群的配置信息和运行,由于伪分布式只有一台机器,可以不启动Yarn,那么也就算是Hadoop的HDFS启动了,直接运行MapReduce程序的话,结果都在HDFS上,不在是在本地,如果需要交由YARN上进行资源调度和分配任务,则需要配置Yarn地址,以及指定数据获取方式。