Hadoop 框架的核心设计思想有两个: 一个是主从架构(Master-Slave Architecture), 一个是分治法(divide and conquer)。 在主从架构中, 我们可以将运行的进程分为三类: 从进程(slave / worker): 实际干活的进程 主进程(master): 负责管理从进程, 对用户提供相关服务 辅助进程: 辅助 主进程 和 从进程 的运行 其...
(5)启动NTP服务 ①在master节点执行命令“service ntpd start & chkconfig ntpd on” ②在slave上执行命令“ntpdate master”即可同步时间 ③在slave上分别执行“service ntpd start & chkconfig ntpd on”即可启动并永久启动NTP服务。 安装jdk(以master为例,主节点和从节点都要配置) 每一个结点都要安装 (1) ...
执行MapReduce的shell脚本如下: 1/usr/local/src/hadoop-2.6.1/bin/hadoop jar ReduceJoin.jar \2-Dinput_data=hdfs://hadoop-master:8020/data/dept.txt,hdfs://hadoop-master:8020/data/employee.txt \3-Doutput_dir=hdfs://hadoop-master:8020/reducejoin_output 总结: 1、Map side join的运行速度比Redu...
第5步:Client提交完资源后,向RM申请运行MrAppMaster。 (2)作业初始化 第6步:当RM收到Client的请求后,将该job添加到容量调度器中。 第7步:某一个空闲的NM领取到该Job。 第8步:该NM创建Container,并产生MRAppmaster。 第9步:下载Client提交的资源到本地。 (3)任务分配 第10步:MrAppMaster向RM申请运行多个Map...
为了能够运行MapReduce任务,执行以下命令将OSS支持包移动到hdfs://hdp-master:8020/hdp/apps/2.6.1.0-129/mapreduce/mapreduce.tar.gz压缩包下。 说明 本文以MapReduce类型的作业为例。其他类型的作业的压缩包可参考以下操作修改。例如,如果是TEZ类型的作业,则将OSS支持包移动到hdfs://hdp-master:8020/hdp/apps/...
master进行,进入 .ssh,把本机的公钥追加到自身的～ /.ssh/authorized_keys 文件里,将authorized_keys文件复制到第二台主机 cd .ssh/ ssh-copy-id 192.168.163.101 scp /home/grid/.ssh/authorized_keys 192.168.163.102:/home/grid/.ssh/ 在slave1上执行 ...
user program的副本中有一个称为master,其余称为worker,master是负责调度的,为空闲worker分配作业(Map作业或者Reduce作业),worker的数量也是可以由用户指定的。 被分配了Map作业的worker,开始读取对应分片的输入数据,Map作业数量是由M决定的,和split一一对应;Map作业从输入数据中抽取出键值对,每一个键值对都作为参数传递...
独立模式,自己独立一套集群(master/client/slave),Spark 原生的简单集群管理器, 自带完整的服务, 可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统, 使用 Standalone 可以很方便地搭建一个集群,一般在公司内部没有搭建其他资源管理框架的时候才会使用。缺点:资源不利于充分利用 ...
即master,有以下功能 *管理文件系统命名空间; *控制client对数据的读取和写入请求; *管理数据块到datanode的映射关系; *管理副本策略。 Datanode: 即slave,主要是存储文件块数据,接受来自namenode的指令,并执行指令对数据块的创建,删除,复制等操作。 Client: ...
Yarn从整体上还是属于master/slave模型,主要依赖于三个组件来实现功能,第一个就是ResourceManager,是集群资源的仲裁者,它包括两部分:一个是可插拔式的调度Scheduler,一个是ApplicationManager,用于管理集群中的用户作业。第二个是每个节点上的NodeManager,管理该节点上的用户作业和工作流,也会不断发送自己Container使用情况...