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【竞价王星源码】【麻将手机源码】【日报周报源码】hadoop 源码量

2024-12-25 01:48:11 来源:idea 导入spark源码 分类:焦点

1.hadoop和hadoop有什么不同?
2.Hadoop最全八股
3.深入理解 Hadoop (七)YARN资源管理和调度详解
4.为什么Spark发展不如Hadoop
5.如何在MaxCompute上运行HadoopMR作业
6.10本大数据框架Hadoop学习书籍推荐

hadoop 源码量

hadoop和hadoop有什么不同?

       1、源码运行模式不同:

       单机模式是源码Hadoop的默认模式。这种模式在一台单机上运行,源码没有分布式文件系统,源码而是源码直接读写本地操作系统的文件系统。

       伪分布模式这种模式也是源码竞价王星源码在一台单机上运行,但用不同的源码Java进程模仿分布式运行中的各类结点。

       2、源码配置不同:

       单机模式(standalone)首次解压Hadoop的源码源码包时,Hadoop无法了解硬件安装环境,源码便保守地选择了最小配置。源码在这种默认模式下所有3个XML文件均为空。源码当配置文件为空时,源码Hadoop会完全运行在本地。源码

       伪分布模式在“单节点集群”上运行Hadoop,源码其中所有的守护进程都运行在同一台机器上。

       3、节点交互不同:

       单机模式因为不需要与其他节点交互,单机模式就不使用HDFS,也不加载任何Hadoop的守护进程。该模式主要用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑。

       伪分布模式在单机模式之上增加了代码调试功能,允许你检查内存使用情况,HDFS输入输出,以及其他的守护进程交互。

扩展资料:

       核心架构:

       1、麻将手机源码HDFS:

       HDFS对外部客户机而言,HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件,等等。存储在 HDFS 中的文件被分成块,然后将这些块复制到多个计算机中(DataNode)。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。

       2、NameNode

       NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。

       3、DataNode

       DataNode 也是在 HDFS实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织,机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是:机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。

       百度百科-Hadoop

Hadoop最全八股

       分布式系统基础架构,主要解决海量数据存储与分析计算问题。

       Hadoop特点:1.x版本MapReduce功能与资源调度耦合性较高,2.x版本引入Yarn,专责资源调度。日报周报源码

       Hadoop运行模式包括:HDFS客户端、NameNode(Master)、DataNode(Slave)和Secondary NameNode(备NN)。

       Block概念:磁盘读写最小单位,文件系统块为磁盘块整数倍,HDFS同样采用此概念,分解文件为块存储。

       HDFS组件详解:包括HDFS客户端、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。

       HDFS的Block块大小默认在2.7.2版本前为M,版本2.7.3及以上调整为M。

       HDFS写流程:文件传输至NameNode,分配Block,DataNode存储Block。

       HDFS读流程:从DataNode读取Block,组装成文件。

       DN节点数据完整性:通过Secondary NameNode监控和备份。

       HDFS HA实现:集群同时运行两个NN,实时同步,故障切换。

       HDFS数据一致性:JN节点确保数据同步,避免脑裂。

       MapReduce区域:分布式运算框架,整合用户代码和默认组件,gan 源码解析实现并行计算。

       MapReduce优缺点:高效并行处理数据,但复杂度高,资源管理复杂。

       MapReduce进程:包括InputFormat数据输入、切片与并行度机制、Job提交流程、源码详解、切片机制、FileInputFormat、CombineTextInputFormat。

       MapReduce工作流程:数据切片、Map处理、Shuffle、Reduce处理、数据输出。

       Shuffle机制:数据从MapTask传输至ReduceTask,包括分区、排序、合并。

       OutputFormat数据输出:默认格式TextOutputFormat,实现MapReduce输出。

       MapTask与ReduceTask:MapTask执行Map阶段,ReduceTask执行Reduce阶段。

       MapReduce数据倾斜:数据分布不均,源码安装pptpd影响计算效率,解决方案包括数据均衡、调整切片策略等。

       Yarn区域:资源调度平台,为运算程序提供运算资源。

       Yarn组件:包含ResourceManager(RM)、NodeManager(NM)、ApplicationMaster和Container模块。

       Yarn工作机制:调度资源,运行MapReduce等运算程序。

       Yarn调度器:FIFO、容量(Capacity Scheduler)、公平(Fair Scheduler),默认设置。

       Yarn生产环境核心参数:监控与日志聚合,确保系统高效稳定运行。

       总结:Hadoop与Yarn是大数据处理的核心技术,涉及分布式存储、计算、资源调度等关键环节,通过优化配置与策略,可实现高效、稳定的数据处理能力。

深入理解 Hadoop (七)YARN资源管理和调度详解

       Hadoop最初为批处理设计,其资源管理与调度仅支持FIFO机制。然而,随着Hadoop的普及与用户量的增加,单个集群内的应用程序类型与数量激增,FIFO调度机制难以高效利用资源,也无法满足不同应用的服务质量需求,故需设计适用于多用户的资源调度系统。

       YARN采用双层资源调度模型:ResourceManager中的资源调度器分配资源给ApplicationMaster,由YARN决定;ApplicationMaster再将资源分配给内部任务Task,用户自定。YARN作为统一调度系统,满足调度规范的分布式应用皆可在其中运行,调度规范包括定义ApplicationMaster向RM申请资源,AM自行完成Container至Task分配。YARN采用拉模型实现异步资源分配,RM分配资源后暂存缓冲区,等待AM通过心跳获取。

       Hadoop-2.x版本中YARN提供三种资源调度器,分别为...

       YARN的队列管理机制包括用户权限管理与系统资源管理两部分。CapacityScheduler的核心特点包括...

       YARN的更多理解请参考官方文档:...

       在分布式资源调度系统中,资源分配保证机制常见有...

       YARN采用增量资源分配,避免浪费但不会出现资源饿死现象。YARN默认资源分配算法为DefaultResourceCalculator,专注于内存调度。DRF算法将最大最小公平算法应用于主资源上,解决多维资源调度问题。实例分析中,系统中有9个CPU和GB RAM,两个用户分别运行两种任务,所需资源分别为...

       资源抢占模型允许每个队列设定最小与最大资源量,以确保资源紧缺与极端情况下的需求。资源调度器在负载轻队列空闲时会暂时分配资源给负载重队列,仅在队列突然收到新提交应用程序时,调度器将资源归还给该队列,避免长时间等待。

       YARN最初采用平级队列资源管理,新版本改用层级队列管理,优点包括...

       CapacityScheduler配置文件capacity-scheduler.xml包含资源最低保证、使用上限与用户资源限制等参数。管理员修改配置文件后需运行"yarn rmadmin -refreshQueues"。

       ResourceScheduler作为ResourceManager中的关键组件,负责资源管理和调度,采用可插拔策略设计。初始化、接收应用和资源调度等关键功能实现,RM收到NodeManager心跳信息后,向CapacityScheduler发送事件,调度器执行一系列操作。

       CapacityScheduler源码解读涉及树型结构与深度优先遍历算法,以保证队列优先级。其核心方法包括...

       在资源分配逻辑中,用户提交应用后,AM申请资源,资源表示为Container,包含优先级、资源量、容器数目等信息。YARN采用三级资源分配策略,按队列、应用与容器顺序分配空闲资源。

       对比FairScheduler,二者均以队列为单位划分资源,支持资源最低保证、上限与用户限制。最大最小公平算法用于资源分配,确保资源公平性。

       最大最小公平算法分配示意图展示了资源分配过程与公平性保证。

为什么Spark发展不如Hadoop

       Spark是一个基于RAM计算的开源码ComputerCluster运算系统,目的是更快速地进行数据分析。Spark早期的核心部分代码只有3万行。Spark提供了与HadoopMap/Reduce相似的分散式运算框架,但基于RAM和优化设计,因此在交换式数据分析和datamining的Workload中表现不错。

       è¿›å…¥å¹´ä»¥åŽï¼ŒSpark开源码生态系统大幅增长,已成为大数据范畴最活跃的开源码项目之一。Spark之所以有如此多的关注,原因主要是因为Spark具有的高性能、高灵活性、与Hadoop生态系统完美融合等三方面的特点。

       é¦–先,Spark对分散的数据集进行抽样,创新地提出RDD(ResilientDistributedDataset)的概念,所有的统计分析任务被翻译成对RDD的基本操作组成的有向无环图(DAG)。RDD可以被驻留在RAM中,往后的任务可以直接读取RAM中的数据;同时分析DAG中任务之间的依赖性可以把相邻的任务合并,从而减少了大量不准确的结果输出,极大减少了HarddiskI/O,使复杂数据分析任务更高效。从这个推算,如果任务够复杂,Spark比Map/Reduce快一到两倍。

       å…¶æ¬¡ï¼ŒSpark是一个灵活的运算框架,适合做批次处理、工作流、交互式分析、流量处理等不同类型的应用,因此Spark也可以成为一个用途广泛的运算引擎,并在未来取代Map/Reduce的地位。

       æœ€åŽï¼ŒSpark可以与Hadoop生态系统的很多组件互相操作。Spark可以运行在新一代资源管理框架YARN上,它还可以读取已有并存放在Hadoop上的数据,这是个非常大的优势。

       è™½ç„¶Spark具有以上三大优点,但从目前Spark的发展和应用现状来看,Spark本身也存在很多缺陷,主要包括以下几个方面:

       â€“稳定性方面,由于代码质量问题,Spark长时间运行会经常出错,在架构方面,由于大量数据被缓存在RAM中,Java回收垃圾缓慢的情况严重,导致Spark性能不稳定,在复杂场景中SQL的性能甚至不如现有的Map/Reduce。

       â€“不能处理大数据,单独机器处理数据过大,或者由于数据出现问题导致中间结果超过RAM的大小时,常常出现RAM空间不足或无法得出结果。然而,Map/Reduce运算框架可以处理大数据,在这方面,Spark不如Map/Reduce运算框架有效。

       â€“不能支持复杂的SQL统计;目前Spark支持的SQL语法完整程度还不能应用在复杂数据分析中。在可管理性方面,SparkYARN的结合不完善,这就为使用过程中埋下隐忧,容易出现各种难题。

       è™½ç„¶Spark活跃在Cloudera、MapR、Hortonworks等众多知名大数据公司,但是如果Spark本身的缺陷得不到及时处理,将会严重影响Spark的普及和发展。

如何在MaxCompute上运行HadoopMR作业

       MaxCompute(原ODPS)有一套自己的MapReduce编程模型和接口,简单说来,这套接口的输入输出都是MaxCompute中的Table,处理的数据是以Record为组织形式的,它可以很好地描述Table中的数据处理过程,然而与社区的Hadoop相比,编程接口差异较大。Hadoop用户如果要将原来的Hadoop MR作业迁移到MaxCompute的MR执行,需要重写MR的代码,使用MaxCompute的接口进行编译和调试,运行正常后再打成一个Jar包才能放到MaxCompute的平台来运行。这个过程十分繁琐,需要耗费很多的开发和测试人力。如果能够完全不改或者少量地修改原来的Hadoop MR代码就能在MaxCompute平台上跑起来,将是一个比较理想的方式。

       çŽ°åœ¨MaxCompute平台提供了一个HadoopMR到MaxCompute MR的适配工具,已经在一定程度上实现了Hadoop MR作业的二进制级别的兼容,即用户可以在不改代码的情况下通过指定一些配置,就能将原来在Hadoop上运行的MR jar包拿过来直接跑在MaxCompute上。目前该插件处于测试阶段,暂时还不能支持用户自定义comparator和自定义key类型,下面将以WordCount程序为例,介绍一下这个插件的基本使用方式。

       ä½¿ç”¨è¯¥æ’件在MaxCompute平台跑一个HadoopMR作业的基本步骤如下:

       1. 下载HadoopMR的插件

       ä¸‹è½½æ’件,包名为hadoop2openmr-1.0.jar,注意,这个jar里面已经包含hadoop-2.7.2版本的相关依赖,在作业的jar包中请不要携带hadoop的依赖,避免版本冲突。

       2. 准备好HadoopMR的程序jar包

       ç¼–译导出WordCount的jar包:wordcount_test.jar ,wordcount程序的源码如下:

       package com.aliyun.odps.mapred.example.hadoop;

       import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

       import org.apache.hadoop.fs.Path;

       import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

       import org.apache.hadoop.io.Text;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

       import java.io.IOException;

       import java.util.StringTokenizer;

       public class WordCount {

       public static class TokenizerMapper

       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

       private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

       private Text word = new Text();

       public void map(Object key, Text value, Context context

       ) throws IOException, InterruptedException {

       StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

       while (itr.hasMoreTokens()) {

       word.set(itr.nextToken());

       context.write(word, one);

       }

       }

       }

       public static class IntSumReducer

       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

       private IntWritable result = new IntWritable();

       public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,

       Context context

       ) throws IOException, InterruptedException {

       int sum = 0;

       for (IntWritable val : values) {

       sum += val.get();

       }

       result.set(sum);

       context.write(key, result);

       }

       }

       public static void main(String[] args) throws Exception {

       Configuration conf = new Configuration();

       Job job = Job.getInstance(conf, "word count");

       job.setJarByClass(WordCount.class);

       job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);

       job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);

       job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

       job.setOutputKeyClass(Text.class);

       job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

       FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

       FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

       System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

       }

       }

       3. 测试数据准备

       åˆ›å»ºè¾“入表和输出表

       create table if not exists wc_in(line string);

       create table if not exists wc_out(key string, cnt bigint);

       é€šè¿‡tunnel将数据导入输入表中

       å¾…导入文本文件data.txt的数据内容如下:

       hello maxcompute

       hello mapreduce

       ä¾‹å¦‚可以通过如下命令将data.txt的数据导入wc_in中,

       tunnel upload data.txt wc_in;

       4. 准备好表与hdfs文件路径的映射关系配置

       é…ç½®æ–‡ä»¶å‘½åä¸ºï¼šwordcount-table-res.conf

       {

       "file:/foo": {

       "resolver": {

       "resolver": "c.TextFileResolver",

       "properties": {

       "text.resolver.columns.combine.enable": "true",

       "text.resolver.seperator": "\t"

       }

       },

       "tableInfos": [

       {

       "tblName": "wc_in",

       "partSpec": { },

       "label": "__default__"

       }

       ],

       "matchMode": "exact"

       },

       "file:/bar": {

       "resolver": {

       "resolver": "openmr.resolver.BinaryFileResolver",

       "properties": {

       "binary.resolver.input.key.class" : "org.apache.hadoop.io.Text",

       "binary.resolver.input.value.class" : "org.apache.hadoop.io.LongWritable"

       }

       },

       "tableInfos": [

       {

       "tblName": "wc_out",

       "partSpec": { },

       "label": "__default__"

       }

       ],

       "matchMode": "fuzzy"

       }

       }

本大数据框架Hadoop学习书籍推荐

       Hadoop,一个用Java编写的Apache开源框架,旨在分布式处理大型数据集。它简化了编程模型,让用户在无需了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。Hadoop成为大数据处理平台的首选,广泛应用于各种生产环境。以下是本关于Hadoop学习的推荐书籍,涵盖了从入门到深入的各个方面。

       《Hadoop权威指南》

       本书结合理论与实践,由浅入深地介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。读者能探索如何利用Hadoop分析大量数据集,以及如何安装和运行Hadoop集群。

       《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》

       本书从源代码的角度对MapReduce的架构设计与实现原理进行了详细的解析。适合Hadoop的二次开发人员、应用开发工程师和运维工程师阅读。

       《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》

       本书同样以源代码为基础,深入剖析了Common和HDFS的架构设计与实现原理,适合相关领域专业人士阅读。

       《Hadoop技术内幕:深入解析YARN架构设计与实现原理》

       本书系统讲解了YARN的基本库和组件用法、应用程序设计方法、以及YARN上流行的计算框架。适合对YARN有深入研究的读者。

       《深入理解Hadoop》

       作者基于实践经验,深入浅出地讲解了Hadoop框架,包含大量实例和技巧,帮助开发者快速掌握分布式系统。

       《Hadoop 2.X HDFS源码剖析》

       本书基于Hadoop 2.6.0源码,详细剖析了HDFS 2.X中各个模块的实现细节,适合从架构设计和源码实现角度了解HDFS的读者。

       《Hadoop实战》

       本书深入浅出地介绍了Hadoop框架和编写数据处理程序所需的实践技能,适合需要处理大量离线数据的云计算程序员、架构师和项目经理。

       《Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战》

       本书从理论到实践,适合Hadoop初学者,也可作为高等院校相关课程的参考教材。

       《Hadoop基础教程》

       本书着重讲解了如何搭建Hadoop工作系统并完成任务,适合对Hadoop有初步了解的读者。

       《Hadoop构建数据仓库实践》

       本书适合数据库管理员、大数据技术人员、Hadoop技术人员和数据仓库技术人员,也是高等院校相关专业的教学参考。

       《Hadoop应用架构》

       本书提供了专业的架构指导,适用于设计Hadoop应用或集成Hadoop到现有数据基础架构的读者。

       《Hadoop技术详解》

       本书全面介绍Hadoop的各项操作,从设计到安装和设置,帮助读者构建稳定可靠的系统。适合希望深入理解Hadoop工作原理的开发者。

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