在hadoop1.0版本以前我们的Mapreduce是被当作资源调度和计算框架来使用的,成为了hadoop运行生态圈的瓶颈,所以在hadoop2.0版本以上引入了yarn的概念,使Mapreduce完全成为分布式计算框架,而Yarn成为了分布式资源调度。虽然mapreduce处理速度很慢,IO操作 ...
上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程,但并没有从框架上进行分析,这一部分工作在后续慢慢补充。这一节,先剖析一下作业提交过程。 在分析之前,我们先进行一下粗略的思考,如果要我们自己设计分布式计算,应该怎么设计呢 假定有 个任务要并发执行,每个任务分别针对一块数据,这些数据本身是分布在多个机器上的,主要面临哪些问题 数据如何分布是首先面临的问题,可能也是影响分布式计算性能的 ...
2014-08-17 01:33 0 8394 推荐指数:
在hadoop1.0版本以前我们的Mapreduce是被当作资源调度和计算框架来使用的,成为了hadoop运行生态圈的瓶颈,所以在hadoop2.0版本以上引入了yarn的概念,使Mapreduce完全成为分布式计算框架,而Yarn成为了分布式资源调度。虽然mapreduce处理速度很慢,IO操作 ...
在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程。中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的。任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类 ...
上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行 ...
以MapReduce为例,提交一个MapReduce application的大致流程如下,其中Resource Manager简写为RM,Node Manager简写为NM,Application Master简写为AM。 提交application大致流程 (1)首先client里执行一个 ...
1.一个标准 MR-Job 的执行入口: 2.job.waitForCompletion(true)方法的内部实现: 3. Job 类 submit()方法的内部实现: 3.1.1.查看Connect()方法的内部实现: 3.1.2. ...
一、简述 HiveQL是一种声明式语言,用户提交查询,而Hive会将其转换成MapReduce job,如下图。一般来说大部分时间可以无视这个执行过程的内部逻辑,但是如果能了解这些底层实现细节,在调优的时候就会更得心应手。 二、过程 将HiveQL转化为MapReduce任务,整个编译过程主要 ...
上一小节(http://www.cnblogs.com/lxf20061900/p/3643581.html)讲到Job. submit()方法中的: info = jobClient.submitJobInternal(conf)方法用来上传资源提交Job的,这一节就讲讲这个方法 ...