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Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Container（容器）：是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、... 阅367 转4 评0 公众公开 19-10-14 22:35 |
1,首先要区分分布式概念,分布式指的是将一个任务切分成多块分到多台机器运行. 2,进程可以理解成该服务器分到的那一块任务(MapReduce每分到一个任务会重启一个进程,而spark的所有任务都只在一个进程中,每来一个任务启动一个线程.) 3,线程可以理解成在进程的基础之上又细分的更小的任务 4,在任务级别（特指Spark任务和MapReduce任务）上却采用了... 阅14 转0 评0 公众公开 19-10-14 13:43 |
MapReduce的yarn框架整理。容器内任务运行失败ApplicationMaster运行失败NodeManager运行失败资源管理器失败简介。yarn包含的实体: 1）提交MapReduce作业的客户端 2）yarn资源管理器（ResourceManager），负责协调集群上计算资源分配 3）yarn节点管理器（NodeManager），是每一台机器框架的代理，是执行应用程序的容器，监控应用程序的资源... 阅28 转0 评0 公众公开 19-10-14 13:43 |
1,首先要区分分布式概念,分布式指的是将一个任务切分成多块分到多台机器运行. 2,进程可以理解成该服务器分到的那一块任务(MapReduce每分到一个任务会重启一个进程,而spark的所有任务都只在一个进程中,每来一个任务启动一个线程.) 3,线程可以理解成在进程的基础之上又细分的更小的任务 4,在任务级别（特指Spark任务和MapReduce任务）上却采用了... 阅95 转0 评0 公众公开 19-10-14 13:32 |
mapreduce的简介和优点案例(统计各个手机号的上传和下载流量总和)mapreduce详细流程图文详解partition（分区）combiner（map端的reduce）分组排序MapTask和ReduceTask的并行度YARNMapReduce与Yarn数据本地化优化map和reduce的输出结果存放位置map，reduce任务分配map，reduce任务的并行mapreduce输出数据压缩。小作业的情况下，所有的map任务会... 阅116 转0 评0 公众公开 19-10-14 13:25 |
一脸懵逼学习Hadoop中的MapReduce程序中自定义分组的实现。10 import org.apache.hadoop.mapreduce.11 import org.apache.hadoop.mapreduce.12 import org.apache.hadoop.mapreduce.13 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.14 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.4 5 import org.apache.hadoop.mapreduce.1 [root@master... 阅30 转0 评0 公众公开 19-10-13 10:49 |
1,首先要区分分布式概念,分布式指的是将一个任务切分成多块分到多台机器运行. 2,进程可以理解成该服务器分到的那一块任务(MapReduce每分到一个任务会重启一个进程,而spark的所有任务都只在一个进程中,每来一个任务启动一个线程.) 3,线程可以理解成在进程的基础之上又细分的更小的任务 4,在任务级别（特指Spark任务和MapReduce任务）上却采用了... 阅3 转0 评0 公众公开 19-10-12 09:33 |
MapReduce的yarn框架整理。容器内任务运行失败ApplicationMaster运行失败NodeManager运行失败资源管理器失败简介。yarn包含的实体: 1）提交MapReduce作业的客户端 2）yarn资源管理器（ResourceManager），负责协调集群上计算资源分配 3）yarn节点管理器（NodeManager），是每一台机器框架的代理，是执行应用程序的容器，监控应用程序的资源... 阅170 转0 评0 公众公开 19-10-11 11:45 |
MapReduce 框架原理1 MapReduce 工作流程。全排序： 对所有数据进行排序，通常只有一个 Reduce。6 reduce 端分组： Groupingcomparator reduceTask 拿到输入数据（一个 partition 的所有数据）后，首先需要对数据进行分组，其分组的默认原则是 key 相同，然后对每一组 kv 数据调用一次 reduce()方法，并且将这一组kv 中的第一个 kv 的 key 作为... 阅81 转0 评0 公众公开 19-10-11 10:51 |
阅52 转1 评0 公众公开 19-10-09 17:57 |
