免费浏览网站推广,网络营销公司名称,酒店网站建站,wordpress什么主题适合学院MapReudece作业启动和运行机制
MapReduce是一种分布式计算框架#xff0c;最初由Google开发#xff0c;用于处理大规模数据集的批处理任务。其核心思想是将数据划分为小的块#xff0c;然后并行处理这些块#xff0c;最后将结果合并。以下是MapReduce作业的启动和运行机制…MapReudece作业启动和运行机制
MapReduce是一种分布式计算框架最初由Google开发用于处理大规模数据集的批处理任务。其核心思想是将数据划分为小的块然后并行处理这些块最后将结果合并。以下是MapReduce作业的启动和运行机制
作业提交 用户或应用程序通过客户端将MapReduce作业提交到集群上的资源管理器ResourceManager。ResourceManager负责调度集群上的资源并为作业分配资源。 划分数据 ResourceManager将输入数据划分为若干个输入分片splits每个输入分片通常对应一个Mapper任务。输入分片通常是文件的一部分例如HDFS中的块block。 Map任务 ResourceManager为每个Mapper任务分配计算资源例如节点NodeManager。每个Mapper任务负责处理一个输入分片对输入数据进行映射和处理。用户编写的Map函数被用于将输入数据转换为键-值对将结果写入中间文件。 中间数据的分组和排序 所有的Mapper任务的中间数据被收集并按键进行分组和排序以便将相同键的数据发送到相同的Reducer任务。这个阶段的输出结果通常被分区并存储在分布式文件系统中以便提供容错性。 Reduce任务 ResourceManager为每个Reducer任务分配计算资源。Reducer任务负责从Mapper的中间数据中获取相关的数据并将它们合并和处理生成最终的结果数据。 结果输出 Reduce任务的输出结果通常被写入分布式文件系统例如HDFS。作业完成后用户可以访问和分析这些输出结果。 作业监控和管理 ResourceManager和JobTracker在Hadoop 1.x中使用或ApplicationMaster在Hadoop 2.x及之后版本中使用负责监控作业的进度处理故障重新执行失败的任务并确保作业成功完成。 清理资源 作业完成后集群将释放已分配的资源以便其他作业可以使用它们。
shuffle 在大数据中的重大作用
数据重分布shuffle 通常涉及数据的重新分布将不同的数据分片分区重新组合到不同的任务中以便进行进一步的处理。这是大数据处理中的关键操作例如在 MapReduce 或 Spark 中map 阶段会生成键值对然后进行shuffle以便在 reduce 阶段合并和处理相关数据。数据排序在某些情况下shuffle 可能需要对数据进行排序以确保 reduce 阶段能够高效地进行数据处理。这对于需要有序数据的任务非常重要。数据合并shuffle 也涉及数据的合并操作以便在 reduce 阶段将相同键的数据合并在一起。这有助于减少在 reduce 阶段的数据传输量和计算开销。数据传输和网络开销shuffle 涉及将数据从一个节点传输到另一个节点这通常需要通过网络传输大量数据。因此shuffle 操作可能会引入大量的网络开销特别是在大规模分布式系统中。数据局部性为了减少网络开销shuffle 操作通常会尝试将数据移到尽可能接近要处理它的节点上。这有助于提高数据局部性减少网络传输。性能优化shuffle 操作的性能对整个大数据处理作业的性能有重大影响。因此许多分布式计算框架如Apache Spark都致力于优化shuffle操作以提高整体性能。数据倾斜处理在大数据处理中数据倾斜是一个常见的问题即某些键的数据量远远超过其他键。shuffle操作通常需要处理数据倾斜以确保任务的负载均衡防止某些节点上的任务变得过于繁重。
Yarn 大数据平台资源管理和作业调度框架
Apache Hadoop YARNYet Another Resource Negotiator是一个大数据平台资源管理和作业调度框架它是 Apache Hadoop 生态系统的一部分。YARN 的主要目标是提供一个通用、灵活的资源管理平台使各种大数据处理框架如Hadoop MapReduce、Apache Spark、Apache Flink等可以有效地共享和管理集群资源。以下是关于YARN的一些重要信息 资源管理 YARN 负责在集群上分配和管理资源。它将集群资源划分为容器每个容器可以包含一个或多个任务。这种资源管理方法使多个应用程序可以共享集群资源而不会相互干扰。 作业调度 YARN 支持多种调度策略例如容量调度、公平调度和先进先出调度以满足不同应用程序的需求。这使得在同一集群上运行多个应用程序变得更加容易。 容错性 YARN 具有容错性即使在节点故障时也能够重新分配任务以确保应用程序的稳定性和可用性。 灵活性 YARN 提供了灵活的应用程序框架允许开发人员编写自定义应用程序并根据需要配置资源和调度策略。这为大数据生态系统的不断发展提供了支持。 监控和管理 YARN 提供了丰富的监控和管理工具用于跟踪应用程序的性能、资源使用和集群健康情况。这些工具包括YARN ResourceManager和NodeManager、YARN应用程序历史服务器等。 生态系统集成 YARN被设计为与大数据生态系统中的其他组件集成包括Hadoop Distributed File SystemHDFS、Hive、Pig、Tez、Spark等。这意味着你可以在一个集群上同时运行多个大数据处理框架而它们都可以受益于YARN的资源管理。 扩展性 YARN是一个高度可扩展的框架可以适应不断增长的数据处理需求。它支持横向扩展可以轻松地添加更多的节点和资源来满足增加的工作负载。
Yarn 实际运行过程
让我们通过一个具体的示例来说明YARN的工作原理。假设你有一个大数据集群其中有数十台服务器你想在这个集群上运行两个不同的大数据处理应用程序一个是Hadoop MapReduce作业另一个是Apache Spark应用程序。YARN将用于管理和调度这两个应用程序的资源。
1. 提交应用程序 首先你将在集群上提交两个不同的应用程序一个是Hadoop MapReduce作业另一个是Spark应用程序。这两个应用程序分别包括Mapper、Reducer和Spark任务。
2. ResourceManager 集群上有一个YARN ResourceManagerRM它是YARN的核心组件之一。RM负责接收应用程序的提交请求并为它们分配资源。RM维护有关可用资源的信息如可用内存和CPU核心。
3. ApplicationMaster 每个应用程序都有一个ApplicationMasterAM。AM是一个YARN容器负责与RM协商资源为应用程序分配任务并监控应用程序的执行。对于Hadoop MapReduce应用程序AM会与RM协商Mapper和Reducer任务而对于Spark应用程序AM会协商Spark任务。
4. NodeManager 集群中的每个节点都有一个YARN NodeManagerNM它负责监视本地资源使用情况启动和停止容器以及向RM报告可用资源。
5. 资源分配 RM将应用程序的资源请求与集群中的可用资源进行匹配。它决定分配多少内存、CPU核心等资源给每个应用程序。资源分配是基于调度策略如容量调度或公平调度进行的。
6. 执行应用程序 一旦资源分配完成AM将启动应用程序的任务并开始执行。这包括在容器中运行Mapper、Reducer或Spark任务。NodeManager负责启动和监视这些容器。
7. 监控和容错性 RM和AM会不断监控应用程序的执行以确保它们正常工作。如果应用程序失败或容器遇到问题YARN可以重新分配资源或重启容器以确保应用程序的稳定性和可用性。
8. 完成应用程序 当应用程序执行完成时AM会向RM报告并释放已使用的资源。RM会更新集群的可用资源信息。
