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大數(shù)據(jù)IMF-L38-MapReduce內(nèi)幕解密聽課筆記及總結-創(chuàng)新互聯(lián)

本期內(nèi)容:

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1 MapReduce架構解密

2 MapReduce運行集群研究

3 通過Java編程操作MapReduce實戰(zhàn)

Hadoop從2。0開始就已經(jīng)必須運行在 Yarn上面了,1.0時根本不關心Yarn。

現(xiàn)在是 MR,也是講Yarn的,而且已經(jīng)是 基礎入門階段。零基礎已經(jīng)過去了。

明天開始 - 20個左右的MapReduce代碼的集合講解

一:基于Yarn的MapReduce架構

1.MR代碼程序是基于實現(xiàn)Mapper和Reducer兩大階段構成的,其中Mapper是把一個計算任務分解成很多

小任務進行并行計算,Reducer是進行最后的統(tǒng)計的工作的;

2.Hadoop 2.x開始是基于Yarn運行的。

Yarn是管理集群的所有資源的(如內(nèi)存和CPU),ResourceManager,每個節(jié)點上安排了一上JVM進程,NodeManager,接收要求用Container方式來包裹這些資源,當RM接收到作業(yè)請求時,

3.當ResourceManager接收到Client提交的請求的程序的時候會根據(jù)集群資源的狀況在某個NodeManager所在的節(jié)點上命令NodeManager啟動該程序的第一個Container,該Container就是程序的ApplicationMaster,負責程序的任務調度的執(zhí)行過程,ApplicationManager轉過來向ResourceManager注冊自己,注冊之后會向ReourceManager申請具體的Container計算資源。

4.如何街道一個程序中的ApplicationMaster需要多少個Container呢?

 Application在啟動時會運行程序的Main方法,該方法中會有數(shù)據(jù)的輸入和相關的配置,通過這些內(nèi)容就可以知道需要多少Container;

(container是一個單位的計算機資源,根據(jù)客戶端請求的計算,集群會解析計算job,計算結果包含需要的contain資源)

Application要運行Main方法,知道分析程序有多少個分片,多少個分片對應Container,再考量其他資源,如Shuffle等再分配一些資源。

5.MapReduce運行在Yarn上的總結

主從結構

主節(jié)點,只有一個: ResourceManager

控制節(jié)點,每個Job都有一個MRAppMaster

從節(jié)點,有很多個: YarnChild

ResourceManager負責:

接收客戶提交的計算任務

把Job分給MRAppMaster執(zhí)行

監(jiān)控MRAppMaster的執(zhí)行情況

MRAppMaster負責:

負責一個Job執(zhí)行的任務調度

把Job分給YarnChild執(zhí)行

監(jiān)控YarnChild的執(zhí)行情況

YarnChild負責:

執(zhí)行MRAppMaster分配的計算任務

RM生產(chǎn)環(huán)境中是要做HA的

6.Hadoop MapReduce中的 MRAppMaster,相當于Spark中的Driver,Hadoop MapReduce中的YarnChildren相當于Spark中的CoarseGrainedExecutorBackend;

(Hadoop相對于Spark資源的損耗相當多)

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本文名稱:大數(shù)據(jù)IMF-L38-MapReduce內(nèi)幕解密聽課筆記及總結-創(chuàng)新互聯(lián)
標題鏈接:http://www.chinadenli.net/article14/cogcde.html

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