YARN最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题，但现在它已经是一个更加通用的资源管理系统，可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上，通过YARN来管理资源。如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能，你也可以实现YARN提供的API，将应用程序运行于YARN之上，资源分配与回收统一交给YARN去管理，可以大大简化资源管理功能
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2024-10-12 12:03:39
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这里开始来说Hadoop的资源管理系统—yarn， yarn作为Hadoop的核心的组建之一，我们应该 清楚的了解他的工作机制和基础架构。yarnyarn的由来jobtracker 兼顾资源管理和作业控制跟踪功能跟踪任务，启动失
败或迟缓的任务，记录任务的执行状态，维护计数器），压力
大，成为系统的瓶颈
可靠性差：采用了 master/slave 结构，master 容易单点故障
资源
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2024-06-09 10:06:52
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1、 YARN的产生在之前文章中介绍过hadoop1与hadoop2架构的区别是hadoop2将资源管理功能从MapReduce框架中独立出来，也就是现在的YARN模块。在没有 YARN 之前，是一个集群一个计算框架。比如：MapReduce 一个集群、Spark 一个集群、HBase 一个集群等。造成各个集群管理复杂，资源的利用率很低；比如：在某个时间段内 Hadoop 集群忙而Spark 集群
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2024-04-19 18:18:18
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1.阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，hadoop2.0还包括YARN。 （1）HDFS集群：负责海量数据的存储。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度。（3）MapR
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2023-07-12 13:28:53
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Hadoop集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeM
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2023-07-12 13:36:34
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YARN(yet Another Resource Negotiator)是Hadoop的集群资源管理系统，YARN最初被引进Hadoop2是为了改善MapReduce的实现，但它具有足够的通用性，同样可以支持其他的分布式计算模式。例如Spark。 注意Pig Hive不是直接建立在Yarn和HDFS之上，而是建立在MapReduce，Spark之上的更高层框架。运行
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2023-07-13 11:32:55
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Hadoop官网地址：hadoop.apache.org学习 HADOOP 过程中，一般使用伪分布式，使用集群目的是为了学习企业环境中的HA。HDFS：NN、SNN(checkpoint)、DN 这是单点模式，NN挂了就不能对外提供服务，SNN只是冷备。所以需要两个NN做HA，一个active一个standby，active的NN对外服务，standby的NN做实时备份，随时准备standby顶替
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2024-08-05 22:11:41
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简介：这里对之前的hdfs、yarn、MR相关概念做一个总结，方便快速阅读理解。一、HDFSHDFS是分布式文件系统，有高容错性的特点，可以部署在价格低廉的服务器上，主要包含namenode和datanode。Namenode是hdfs中文件目录和文件分配管理者，它保存着文件名和数据块的映射管理，数据块和datanode列表的映射关系。其中文件名和数据块的关系保存在磁盘上，但是namenode上不
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2024-07-31 23:41:00
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Hadoop、HDFSHadoop介绍Hadoop 狭义上是指软件，广义上Hadoop指生态圈Hadoop之父Doug CuttingHadoop核心组件Hadoop HDFS（分布式文件存储系统）：解决海量数据存储；处于生态圈的低层和核心地位Hadoop YARN（集群资源管理和任务调度框架）：解决资源任务调度，支撑各种计算引擎运行，保证了Hadoop地位Hadoop MapReduce(分布式
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2023-08-18 19:26:33
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HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。背景随着数据量越
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2023-08-18 20:46:38
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hadoop三大核心：HDFS、YARN、MapReducehadoop四大模块： Common、HDFS、YARN、MapReduceHadoop Common：为其它Hadoop模块提供基础设施Hadoop Distributed File System (HDFS)：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统；来源于google的GFS分布式文件系统。 易于扩展的分布式文件系统运行在
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2023-07-06 18:37:01
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Hadoop是一个用于处理大规模数据的分布式计算框架，它由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop YARN组成。在传统的Hadoop中，HDFS和YARN是紧密耦合的，它们在同一个进程中运行。然而，随着大数据的快速发展，这种紧密耦合的架构开始遇到一些限制，因此有了将HDFS和YARN分开的需求。
将HDFS和YARN分开的好处是可以独立扩展它们的资源和性能。例如，当我们需要增加处理
原创
2024-01-26 11:38:17
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一、了解HBase1.1 HBase概述HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，用于存储海量的结构化或者半结构化，非结构化的数据HBase是Hadoop的生态系统之一，是建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上的分布式、面向列的数据库，通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力。如果需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候，会考虑使用HBase。1.2 HBa
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2023-07-13 14:28:48
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学习一个新技术，个人觉得先总体把握其架构思想，再进行实践，实践中体会反思，效果较好。现在继续上篇hadoop的安装和配置，来学习hadoop的架构和设计。先声明这是转过来的一篇比较老的博文，略加简化，便于复习。1. hadoophadoop是一分布式计算开源框架，最核心的是：MapReduce和HDFS。MapReduce是一编程模型，用于大数据量的并行计算。字面意义：分解/汇总。HDFS是分布式
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2023-07-21 14:39:02
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HDFS的hflush,hsync和close有啥区别，分别做了什么hflush: 语义是保证flush的数据被新的reader读到，但是不保证数据被datanode持久化.
hsync: 与hflush几乎一样，不同的是hsync保证数据被datanode持久化。
close: 关闭文件.除了做到以上2点，还保证文件的所有block处于completed状态，并且将文件置为closed场景是写一
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2023-07-12 10:07:06
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简介Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，框架最核心的设计就是：HDFS 和 MapReduce。HDFS 为海量的数据提供了存储，而 MapReduce 则为海量的数据提供了计算。这篇文章就主要从 HDFS 和 MapReuce 两个大的方面展开对 Hadoop 讲解，当然为了直观的测试 HDFS 提供的丰富的 API 以及我们编写的 MapReduce 程序，在阅读下面的
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2023-07-28 14:31:49
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一、 HDFS介绍：Hadoop2介绍HDFS概述HDFS读写流程 1. Hadoop2介绍Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个分布式系统基础架构。Hadoop2的框架最核心的设计就是HDFS、MapReduce和YARN，为海量的数据提供了存储和计算。HDFS主要是Hadoop的存储，用于海量数据的存储；MapReduce主
日志 --排错
.log：通过log4j记录的，记录大部分应用程序的日志信息
.out：记录标准输出和标准错误日志，少量记录
hdfs 常用shell
-ls
-put <localsrc> ... <ds
Hadoop 2.0的本质 很多人提到Hadoop首先想到的是Map/Reduce，其实从2.0开始Hadoop已经从单纯的分布式M/R计算框架变成了 通用分布式框架 。
上图是Hadoop2.0的技术栈，在Hadoop 2.0中Hadoop底层划分为YARN和HDFS两个部分。YARN提供了集群资源管理，HDFS提供了分布式存储。在此之上开发出来的应用被称为 Applicat
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2024-01-23 22:34:53
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导语 HDFS和YARN是大数据生态的基础组件，不过，因为其处于数据分析架构体系的底层，通常我们很少能感受到它们的存在。但是我们必须要了解它们，因为在某些场景下，我们依然会接触到它们。了解他们并熟悉怎么使用，是大数据分析师必备的技能之一。首先，还是让我们来回答经典的三个问题：为什么要讲HDFS和YARN？本节课程的目标是什么？本文的讲解思路是？为什么要讲HDFS和YARN？ 作为大数据生态的基石
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2023-12-20 19:11:46
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