MapReduce概述和体系结构----学习笔记
2018-03-16 16:13
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传统并行计算框架和MapReduce对比:
高度抽象为两个函数:map函数和Reduce函数;
策略:分而治之(即:任务结果不依赖其他计算结果);
理念:计算向数据靠拢,而不是数据向计算靠拢;因为:大数据传输开销巨大;
Split(分片):一个存储在分布式文件系统中的大规模数据集,会被切分成许多独立的分片(split),这些分片可以被多个Map任务并行处理;
架构:Master/Slave架构;Master上运行JobTracker,Slave上运行TaskTracker;
Hadoop框架是用Java实现的,但是,MapReduce应用程序则不一定要用Java来写 ;
体系结构:Client、JobTracker、TaskTracker、Task;
Client:
用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端;
用户可通过Client提供的一些借口查看作业运行状态;
JobTracker:
JobTracker负责资源监控和作业调度;
JobTracker监控所有TaskTracker与Job的监看状况,一旦发现失败,就讲相应的任务转移到其他节点上;
JobTracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量的等信息,并将这些信息告诉任务调度器(TaskScheduler),而调度器会在资源出现空闲时,选择合适的任务去使用这些资源;
TaskTracker:
TaskTracker 会周期性地通过“心跳”将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给JobTracker,同时接收JobTracker 发送过来的命令并执行相应的操作(如启动新任务、杀死任务等);
TaskTracker 使用“slot”等量划分本节点上的资源量(CPU、内存等)。一个Task 获取到一个slot 后才有机会运行,而Hadoop调度器的作用就是将各个TaskTracker上的空闲slot分配给Task使用。slot 分为Map slot 和Reduce slot 两种,分别供MapTask 和Reduce Task 使用(slot为单位资源,1.0不可互用,2.0有修改)
Task:
Task 分为Map Task 和Reduce Task 两种,均由TaskTracker 启动;
高度抽象为两个函数:map函数和Reduce函数;
策略:分而治之(即:任务结果不依赖其他计算结果);
理念:计算向数据靠拢,而不是数据向计算靠拢;因为:大数据传输开销巨大;
Split(分片):一个存储在分布式文件系统中的大规模数据集,会被切分成许多独立的分片(split),这些分片可以被多个Map任务并行处理;
架构:Master/Slave架构;Master上运行JobTracker,Slave上运行TaskTracker;
Hadoop框架是用Java实现的,但是,MapReduce应用程序则不一定要用Java来写 ;
体系结构:Client、JobTracker、TaskTracker、Task;
Client:
用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端;
用户可通过Client提供的一些借口查看作业运行状态;
JobTracker:
JobTracker负责资源监控和作业调度;
JobTracker监控所有TaskTracker与Job的监看状况,一旦发现失败,就讲相应的任务转移到其他节点上;
JobTracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量的等信息,并将这些信息告诉任务调度器(TaskScheduler),而调度器会在资源出现空闲时,选择合适的任务去使用这些资源;
TaskTracker:
TaskTracker 会周期性地通过“心跳”将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给JobTracker,同时接收JobTracker 发送过来的命令并执行相应的操作(如启动新任务、杀死任务等);
TaskTracker 使用“slot”等量划分本节点上的资源量(CPU、内存等)。一个Task 获取到一个slot 后才有机会运行,而Hadoop调度器的作用就是将各个TaskTracker上的空闲slot分配给Task使用。slot 分为Map slot 和Reduce slot 两种,分别供MapTask 和Reduce Task 使用(slot为单位资源,1.0不可互用,2.0有修改)
Task:
Task 分为Map Task 和Reduce Task 两种,均由TaskTracker 启动;
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