云计算、大数据经常意味着需要调动数据中心大量的资源,如何能够快速的匹配合适资源,需要一个聪明的“大脑”。数据平台部的TDW,是腾讯自主研发,支持百PB级的数据存储和计算,提供海量、高效、稳定的大数据平台支撑和决策支持,成为腾讯大数据处理的核心平台。更大规模的集群,更多新的分布式编程框架,更多不同的业务场景,都给这个大脑提出了挑战。 同时,我们也在思考一个并非只为TDW服务的通用资源管理系统。这些价值正是Google Borg十余年来作为secret weapon提供的强大能力,也是Mesos、Corona、
本文将使用oozie组件自带的例子,详细介绍如何在oozie workflow上提交一个MapReduce jar。 本文以oozie 4.3.1版本为例。
在集群中进行Hive-On-Spark查询失败,并在HiveServer2日志中显示如下错误:
Yahoo是Hadoop的最大支持者,Yahoo的Hadoop机器总节点数目已经超过42000个,有超过10万的核心CPU在运行Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点(每个节点双路4核心CPUboxesw,4×1TB磁盘,16GBRAM)。总的集群存储容量大于350PB,每月提交的作业数目超过1000万个。
上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。
前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上。 一、MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别: 2.
首先,熟悉spark开发的 人都知道spark的部署模式分为三种,分别为Local、Standalone、YARN,通过YARN又分为YARN-Client和YARN-Cluster,Local模式 一般就是在本地运 行Spark任务,需要Spark环境的,Standalone模式是Spark 自 身的 一种调度模式,也是需要Spark环境,YARN模式中,其实是将Spark JAR包提交到YARN上 面,由YARN去开启Contioner然后去执 行Spark的作业,这个其实只需要上传Spark Jar包和 一些依赖包。不需要在部署Spark环境(充当 一个Submit的功能,还占 用节点资源)
1 资源调度的目标和价值 1.1 子系统高效调度 任务之间资源隔离,减少争抢。 任务分配调度时结合资源分配,各个任务分配合理的资源,充分利用系统资源,减少资源利用不充分的问题。 资源调度结合优先级,优先级高的分配更多的资源。 1.2 提高全系统的资源利用率 各个子系统,存在不同时期,对资源需求不一样的情况,平滑系统资源的利用。 1.3 支持动态调整切分资源,增强系统扩展性。 系统对资源的规划很难一次性准确,通过mesos支持虚拟主机的方式,动态扩展。 2 资源调度使用限制以及难点 2.1 资源调度使用限制
导读:随着公司业务的快速发展,离线计算集群规模和提交的作业量持续增长,如何支撑超大规模集群,如何满足不同场景的调度需求成为必须要解决的问题。基于以上问题,快手大数据团队基于YARN做了大量的定制和优化,支撑了不同场景下的资源调度需求。
MapReduce 是一种编程模型(没有集群的概念,会把任务提交到 yarn 集群上跑),用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。
在国内,大部分的Spark用户都是由Hadoop过渡而来,因此YARN也成了大多Spark应用的底层资源调度保障。而随着Spark应用的逐渐加深,各种问题也随之暴露出来,比如资源调度的粒度问题。为此,7月2日晚,在CSDN Spark高端微信群中,一场基于YARN和Mesos的讨论被拉开,主要参与分享的嘉宾包括TalkingData研发副总裁阎志涛,GrowingIO田毅,AdMaster技术副总裁卢亿雷,Spark Committer、Mesos/Hadoop Contributor夏俊鸾,下面一起回顾。
日前,Apache Kylin 社区宣布,Apache Kylin v2.5.0 正式发布。
就是一个大数据解决方案。它提供了一套分布式系统基础架构。 核心内容包含 hdfs 和 mapreduce。hadoop2.0 以后引入 yarn. hdfs 是提供数据存储的,mapreduce 是方便数据计算的。
上周,袋鼠云数栈全新技术开源规划——DTMO(DTstack Meetup Online)的第一场直播圆满完成。袋鼠云数栈大数据开发专家、Taier项目主导人偷天为大家带来了《Taier入门介绍》的分享,我们将直播精华部分做了整理,带大家再次回顾内容,加深技术细节的了解。
最近一直在学习hadoop的一些原理和优化,然后也做了一些实践,也有没有去做实践的,反正个人观点都记录下来
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
背景 2015年10月,经过一段时间的优化与改进,美团点评HDFS集群稳定性和性能有显著提升,保证了业务数据存储量和计算量爆发式增长下的存储服务质量;然而,随着集群规模的发展,单组NameNode组成的集群也产生了新的瓶颈: 扩展性:根据HDFS NameNode内存全景和HDFS NameNode内存详解这两篇文章的说明可知,NameNode内存使用和元数据量正相关。180GB堆内存配置下,元数据量红线约为7亿,而随着集群规模和业务的发展,即使经过小文件合并与数据压缩,仍然无法阻止元数据量逐渐接近红线。
在数仓ETL、实时计算的场景下,我们基于Flink SQL批流一体的框架进行了一定规模的作业迁移。在研发作业管理系统中,我们引入Apache Zeppelin组件作为Flink SQL作业提交客户端,Flink 批流作业可视化预览的核心组件。在一年多时间的产线实践中,我们对作业提交的方式策略进行了几次演进,目前在跑作业规模Flink Batch 任务日均运行超5000次,流作业500+,均稳定运行。
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台,一方面进一步学习大厂大数据平台的架构,另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图,你就会发现,不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异,架构图的画法也有套路可以寻觅。
本文从Hadoop(1.0)系统中调度策略的角度展开讨论。这本质还是对Hadoop的集群资源进行管理,主要有四个方面:
昱康,携程架构师,对分布式计算和存储、调度、查询引擎、在线离线混部、高并发等方面有浓厚兴趣。
Hadoop生态圈的Spark(https://www.cloudera.com/products/open-source/apache-hadoop/apache-spark.html),一夜之间成为默认的数据处理引擎,并被作为高级分析的标准。但是它依旧有许多东西需要完善,特别是在大规模/多租户,开发与投产,以及可扩展性方面。
在前面文章Fayson讲过《如何跨平台在本地开发环境提交MapReduce作业到CDH集群》,那对于部分用户来说,需要将打包好的jar包在CDH集群运行,可以使用hadoop或java命令向集群提交MR作业,本篇文章基于前面的文章讲述如何将打包好的MapReduce,使用hadoop命令向CDH提交作业。同时也分为Kerberos和非Kerberos环境提交。
在前面的文章《如何在集群外节点跨网段向HDFS写数据》和《外部客户端跨网段访问Hadoop集群方式(续)》中介绍了如何在集群外的客户端节点上访问Hadoop集群,本篇文章在前面文章的基础上基于Kerberos环境的CDH集群介绍,如何在集群外客户端跨网段向Kerberos环境的Hadoop集群提交MapReduce和Spark作业。
监测Hadoop控制中心及作业运行状况 MapReduce框架由一个单独的Master JobTracker和集群节点上的Slave TaskTracker共同组成, 在Hadoop的JobClient提交作业和配置信息给JobTracker之后,JobTracker会负责分发这些软件和配置信息给slave及调度任务,并监控它们的执行,同时提供状态和诊断信息给JobClient。为了检测Hadoop控制中心及作业运行状况,需要先从JobClient端连接到Jetty服务器,然后通过JonConf来获得Jo
以前的存储手段跟分析方法现在行不通了!Hadoop 就是用来解决海量数据的 存储 跟海量数据的 分析计算 问题的,创始人 Doug Cutting 在创建 Hadoop 时主要思想源头是 Google 三辆马车
在eclipse中写mapreduce程序, 引用第三方jar文件, 可以利用eclipse Hadoop插件直接run on hadoop提交, 很方便. 不过插件版本要和eclipse匹配, 不然总是local执行, 在50070是没有job产生的.
MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)“和"Reduce(归约)”,是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。——来源于百度百科。
需要注意的是:在集群环境下,application-jar 必须能被集群中所有节点都能访问,可以是 HDFS 上的路径;也可以是本地文件系统路径,如果是本地文件系统路径,则要求集群中每一个机器节点上的相同路径都存在该 Jar 包。
Hadoop是时下最流行的企业级开源大数据平台技术,你可以将它部署在本地,也可以部署在云端。而深度学习,对于企业用户来说举几个简单的例子,常见的场景包括语音识别,图像分类,AI聊天机器人或者机器翻译。为了训练深度学习/机器学习模型,我们可以利用TensorFlow/MXNet/Pytorch/Caffe/XGBoost等框架。有时这些框架也会被一起使用用于解决不同的问题。
此系列主要为我的学弟学妹们所创作,在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单,还望见谅!如果文中出现错误,欢迎指正~
(1)分布式的运算程序往往需要分成至少 2 个阶段。 (2)第一个阶段的 MapTask 并发实例,完全并行运行,互不相干。 (3)第二个阶段的 ReduceTask 并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段 的所有 MapTask 并发实例的输出。 (4)MapReduce 编程模型只能包含一个 Map 阶段和一个 Reduce 阶段,如果用户的业 务逻辑非常复杂,那就只能多个 MapReduce 程序,串行运行。 总结:分析 WordCount 数据流走向深入理解 MapReduce 核心思想。
Apache Flink作为开源的分布式流处理框架,受到了广泛的关注和应用。本文将分享如何从零开始搭建一个Flink运行环境,并在其上运行一个“WordCount”的例子程序。
MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架,核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发地运行在 Hadoop 集群上。
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持,然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop,如何导入导出Hadoop集群上的数据,如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句,还会用一个典型的MapReduce转换,说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
以前的Spark部署都是使用的standalone方式,集群中的每台机器都安装部署Spark,然后启动Master和Worker进程运行Spark。今天尝试一下Spark on YARN的部署方式。 一、实验目的 1. 只在一台机器上安装Spark,基于已有的Hadoop集群,使用YARN调度资源。 2. 不启动Master和Worker进程提交Spark作业。 3. 通过YARN的WebUI查看Spark作业的执行情况。 二、实验环境: 4台CentOS release 6.4虚拟机,IP地址为 192.168.56.101 192.168.56.102 192.168.56.103 192.168.56.104 192.168.56.101是Hadoop集群的主,运行NameNode和ResourceManager进程。 192.168.56.102、192.168.56.103是Hadoop的从,运行DataNode和NodeManager进程。 192.168.56.104安装Pentaho的PDI,安装目录为/home/grid/data-integration。 Hadoop版本:2.7.2 Spark版本:1.5.0 PDI版本:6.0 Hadoop集群的安装配置参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 三、安装Spark 只在192.168.56.101一台机器上上安装Spark,具体安装步骤参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50946766 四、配置步骤 1. 启动Hadoop集群 # 启动hdfs /home/grid/hadoop-2.7.2/sbin/start-dfs.sh # 启动yarn /home/grid/hadoop-2.7.2/sbin/start-yarn.sh 2. 将spark自带的与Hadoop集成的jar包上传到hdfs hadoop fs -put /home/grid/spark/lib/spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar /user/ 3. 编辑spark-defaults.conf文件,添加如下一行 spark.yarn.jar=hdfs://master:9000/user/spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar 修改后的spark-defaults.conf文件如图1所示
我们今天常说的大数据技术,它的理论基础来自于2003年 Google 发表的三篇论文,《The Google File System》、《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》、《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》。这三篇论文分别对应后来出现的 HDFS,MapReduce, HBase。
在上一篇 Flink部署及作业提交(On Flink Cluster) 文章中,我们介绍了如何编译部署Flink自身的资源分配和管理系统,并将作业提交到该系统上去运行。但通常来讲这种方式用得不多,因为在企业中,可能会使用不同的分布式计算框架,如Spark、Storm或MapReduce等。
CSDN授权转载 作者:王锋。曾任职并负责新浪研发dip分析平台架构设计、开发工作,承载了新浪及微博各产品线的离线、实时等各类业务分析需求。目前任职微店大数据架构师,负责微店大数据(hadoop)基础技术架构及服务运营,并负责完成业务类及运维类指标分析需求,逐步构建微店的监控分析平台。 导读:微店是全球领先的移动电商网络,创造了一个便利的手机购物环境,目前有超过3000万的店主使用微店销售商品。微店大数据架构师王锋,将重点描述大数据处理平台中数据采集、传输、存储、分析过程中的公共基础技术部分。 马云说“人类
在Hadoop 1.x中,是没有Yarn这个分布式资源管理框架的,它在Hadoop 2.x中首次推出。它诞生的原因其实很简单,就是Hadoop 1.x中的架构存在一些问题。
吴怡燃, 京东大数据平台高级技术专家,擅长大数据平台的资源管理与调度系统的开发与建设。目前专注于以万台分布式调度系统及深度学习平台的开发与建设。
Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更:
首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合
SQL on Hadoop,顾名思义它是基于Hadoop生态的一个SQL引擎架构,我们其实常常听到Hive、SparkSQL、Presto、Impala架构,接下来,我会简单的描述一下常用的架构情况。
不管使用哪种模式,Spark应用程序的代码是一模一样的,只需要在提交的时候通过--master参数来指定我们的运行模式即可
在实际开发中,使用Flink时,更多的使用方式是Flink On Yarn模式,原因如下:
Flink on Yarn 中的 Per Job 模式是指每次提交一个任务,然后任务运行完成之后资源就会被释放。
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。
根据文章内容为该文章写一个摘要总结。
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