Hadoop 2.x伪分布式环境搭建步骤： 1、修改hadoop-env.sh、yarn-env.sh、mapred-env.sh 方法：使用notepad++(beifeng用户)代开这三个文件 添加代码：export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67 2、修改 ...
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2016-05-07 23:41:36
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v2版本的MapReduce作业中，作业JOB_SETUP_COMPLETED事件的发生，会触发作业由SETUP状态转换到RUNNING状态，而作业状态转换中涉及作业信息的处理，是由SetupCompletedTransition来完成的，它主要做了四件事：1、通过设置作业Job的成员变量setupProgress为1，标记作业setup已完成；2、调度作业Job的Map Task；3、调度作业的JobReduce Task；4、如果没有task了，则生成JOB_COMPLETED事件并交由作业的事件处理器...
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2016-05-06 19:41:41
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在理想国度，YARN应用发送的请求可以立即得到响应。在现实世界中，资源是有限的，在一个
繁忙的集群上，一个应用经常需要等待它的一些请求处理完成。...
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2016-05-06 16:10:25
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“ Hadoop 2.0引入YARN，大大提高了集群的资源利用率并降低了集群管理成本。其在异构集群中是怎样应用的?Hulu又有哪些成功实践可以分享? 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度，Hadoop 2.0引入了数据操作系统YARN。YARN的引入，大大提高了集群的资源利用率，并降低了集群管理 ...
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2016-05-05 17:13:26
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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。 下图为hadoop的生态系统： 2、HDFS（Hadoop分布式文件系统） 源自于Google的GFS论文，发表于2003年 ...
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2016-05-04 19:12:46
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作业运行方式Uber or Non-Uber是通过Job的makeUberDecision()方法，传入作业大小inputLength来确定的，本文，我们将研究这一话题，即如何确定作业运行方式Uber or Non-Uber？...
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2016-05-04 06:36:58
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YARN：下一代 Hadoop 计算平台 我们现在稍微改变一下用辞。以下名称的改动有助于更好地了解 YARN 的设计： ResourceManager 代替集群管理器 ApplicationMaster 代替一个专用且短暂的 JobTracker NodeManager 代替 TaskTracker ...
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2016-05-03 20:25:59
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1、YARN：将资源管理和作业调度/监控分成两个独立的进程。 包含两个组件：ResourceManager和ApplicationMaster 2、YARN的特性： 1）可扩展性；2）高可用性（HA）；3）兼容性（1.0版本的作业也可以执行）；4）提高集群利用率； 5）支持MapReduce编程范式 ...
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2016-05-02 18:22:33
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我们知道，如果想要在Yarn上运行MapReduce作业，仅需实现一个ApplicationMaster组件即可，而MRAppMaster正是MapReduce在Yarn上ApplicationMaster的实现，由其控制MR作业在Yarn上的执行。如此，随之而来的一个问题就是，MRAppMaster是如何控制MapReduce作业在Yarn上运行的，换句话说，MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程是什么？这就是本文要研究的重点。...
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2016-05-01 06:36:43
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AsyncDispatcher是Yarn中事件异步分发器，它是ResourceManager中的一个基于阻塞队列的分发或者调度事件的组件，其在一个特定的单线程中分派事件，交给AsyncDispatcher中之前注册的针对该事件所属事件类型的事件处理器EventHandler来处理。每个事件类型类可能会有多个处理渠道，即多个事件处理器，可以使用一个线程池调度事件。...
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2016-04-29 17:55:55
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