最初,Hadoop主要限于范例MapReduce,其中资源管理由JobTracker和TaskTacker完成。JobTracker将MapReduce任务传播到集群中的特定节点,理想情况下是具有数据的节点,或者至少位于同一机架中。TaskTracker是集群中从JobTracker接受任务(Map,Reduce和Shuffle操作)的节点。由于Hadoop已经超越了MapReudce(例如HBase,Storm等),Hadoop现在在架构上将资源管理功能与MapReduce的编程模型分离,这使Hadoop集群更通用。新的资源管理器称为MapReduce 2.0(MRv2)或YARN。现在MapReduce是在YARN容器中运行的一种应用程序,其他类型的应用程序可以一般地写在YARN上运行。
http://spark.apache.org/ https://github.com/to-be-architect/spark
Yarn(Yet Another Resource Negotiator)是一个资源调度平台,负责为运算程序如Spark、MapReduce分配资源和调度,不参与用户程序内部工作。同样是Master/Slave架构。
上篇了解 hive 的一种查询优化方案,可以通过分区表尽量避免查询扫描全表,提高查询时效。这篇我们讨论使用另外一种优化手段 -把查询检索交给专业的组件去执行。
本文全面的介绍了JTA分布式事务模型和接口规范,以及开源的分布式事务解决方案Atomikos。笔者认同"talk is cheap,show me the code",因此在文章最后,给出一个完整的Atomikos与spring、mybatis整合的完整案例。
Driver:Spark框架中的驱动器,运行用户编写Application 的main()函数。类比于MapReduce的MRAppmaster
这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比,HDFS,MapReduce的基本概念,及Spark架构设计,RDD,运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局和发展。
随着Hadoop的普及,单个Hadoop集群的用户量越来越大,不同用户提交的应用程序往往具有不同的服务质量要求,典型的应用有以下几种: 批处理作业。这种作业往往耗时较长,对完成时间一般没有严格要求,如数据挖掘、机器学习等方面的应用程序 交互式作业。这种作业期望能及时返回结果,如用HIVE执行查询 生产性作业。这种作业要求有一定量的资源保证,如统计值计算、垃圾数据分析等 ---- 基本架构 资源调度器是YARN中最核心的组件之一,且是插拔式的,它定义了一整套接口规范以便用户可按照需要实现自己的调度器 YAR
我们都知道yarn重构根本的思想,是将原有的JobTracker的两个主要功能资源管理器 和 任务调度监控 分离成单独的组件。新的架构使用全局管理所有应用程序的计算资源分配。 主要包含三个组件ResourceManager 、NodeManager和ApplicationMaster以及一个核心概念Container.
随着互联网的发展,用户基数变得越来越大,网站应用的规模也不断扩大, 常规的单体应用和垂直应用架构已无法应对, 分布式服务架构以及流动计算架构正在成为一种趋势。这里借用dubbo官网的一张图来介绍下架构演进之路。
下图说明了一个DTP系统的本地实例,其中AP调用TM来构造事务。这些框表示X/Open DTP模型中的软件组件。箭头指示控制流的方向。
● 原子性:一个事务对状态的改变是原子的,要么都发生,要么都不发生,这些改变包括数据库的改变、消息以及对转换器的操作。
在弄清楚yarn是什么之前,先来看一下MRv1。 它的由编程模型+数据处理引擎(map/reduceTask)+运行时环境组成(JobTracker/TaskTracker)。其中JobTracker存在很多问题,如下: 1、JobTracker本身承担了调度和计算的任务,太累了 2、JobTracker是单点的,不好扩展不能支持其他计算框架,还有单点故障风险 3、资源是以槽位的方式来调度。粗粒度,不合理。比如提交了一个特别占用资源的任务,整个节点就被占用了。还有map阶段往往reduce槽位就是闲置,反之
Github https://github.com/gongluck/Windows-Core-Program.git //第5章 作业.cpp: 定义应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include "第5章 作业.h" int APIENTRY wWinMain(_In_ HINSTANCE hInstance, _In_opt_ HINSTANCE hPrevInstance, _
YARN作为一个通用的资源管理系统,目标是将短作业和长服务混合部署到一个集群中,并为他们提供统一的资源管理和调度功能,概括起来主要解决以下两个问题:1.提高集群资源利用率,2.服务自动化部署。
JTA规范下载地址:http://download.oracle.com/otn-pub/jcp/jta-1.1-spec-oth-JSpec/jta-1_1-spec.pdf
在大数据领域,只有深挖数据科学领域,走在学术前沿,才能在底层算法和模型方面走在前面,从而占据领先地位。
作者介绍:林锦,腾讯云数据库团队高级工程师,曾任云计算初创公司系统架构师,从事分布式系统研发7年,2017年加入腾讯云,从事NewSQL研发工作,目前主要负责CynosDB for PostgreSQL开发工作。
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