二,新旧MapReduce 框架比较 两个框架最大的区别在于原来框架中的JobTracker和TaskTracker不 见了,取而代之的是ResourceManager、NodeManager和Application Master三个。 (1)ResourceManager起到了JobTracker的资源分配的作用,它做的关于作业调度的就只有启动、监控每个作业所属的Application Master,并重启故障的 Application Mas...
1.JobTracker负载过重,存在单点故障。 2.资源管理和计算调度强耦合,其它计算框架难以复用其资源管理。 3.不同框架对资源不能全局管理。 三.Hadoop2.x简介【基于YARN】 1.图解 2.ResourceManager 主节点,负责整个集群的资源管理。 3.NodeManager 与ResourceManager汇报资源,管理Container生命周期,计算框架中的角色都以Co...
mapreduce中combine和merge mapreduce1和2的区别 MapReduce2 架构设计: 1:用户向YARN中提交应用程序,其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。 2:ResourceManager为该应用程序分配第一个Container,并与对应的Node-Manager通信,要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。 3:Applicat...
确定了运行的节点后,AM马上向RM申请资源,资源被封装成Container的形式响应给AM,申请到资源后和确定了执行的NM后,RM马上在NM上启动AM 所有任务运行完成后,ApplicationMaster向ResourceManager注销,整个应用程序运行结束。 四.MapReduce1与MapRreduce2的区别 如果从MapReduce的功能模块去区分他们,会比较乱,很难直观的说清楚...
一、MapReduce1.0的数据分割到数据计算的过程 MapReduce是我们再进行离线大数据处理的时候经常要使用的计算模型,MapReduce的计算过程被封装的很好,我们只用使用Map和Reduce函数 nput Input但是输入文件的存储位置, ,它也可以是本机上的文件位置。我们来仔细分析下
MapReduce工作就是将处理过程划分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。每个有key-value对作为输入和输出,其类型是由程序员选择的。程序员能够指定有个函数:map函数和reduce函数。 举一个简单的例子,具体说明MapReduce的工作细节。假设有一堆天气数据需要处理,而我们仅对天气数据中的年份和气温字段信息感兴趣。一个map函数...
总结而言,更新状态的步骤为: 1. 更新TaskAttempt的状态信息(Status) 2. 更新该TaskAttempt所对应的TaskInProgress的信息。在下面的updateStatus()所体现出来的是首先更新任务执行实例的状态信息(taskStatuses.put(taskid, status);), 然后最后更新下任务的信息(recomputeProgress();)。 而这里的任务状态信息的更新,...
与MapReduce 1.x 中的slot 类似,container是YARN中的资源抽象,对节点的资源,如cpu、内存、磁盘等进行封装; YARN为每一个任务分配一个container去进行执行; container与slot的区别在于,container是可以进行资源的动态划分的,而slot不能改变自身所包含资源的多少。
MapReduce 2.0或者MRv2具有与MRv1相同的编程模型，唯一不同的是运行时环境。MRv2是在MRv1基础上经加工之后，运行于资源管理框架YARN之上的MRv1，它不再由JobTracker和TaskTracker组成，而是变为一个作业控制进程ApplicationMaster，且ApplicationMaster仅负责一个作业的管理，至于资源的管理，则由YARN完成。简而言...