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王家林最受欢迎的一站式云计算大数据和移动互联网解决方案课程 V4之决胜大数据时代:Hadoop&Yarn&Mahout&Spark企业级最佳实践
Hadoop是云计算的事实标准软件框架,是云计算理念、机制和商业化的具体实现,是整个云计算技术学习中公认的核心和最具有价值内容。 工业和信息化部电信研究院于2014年5月发布的“大数据白皮书”中指出:“2012 年美国联邦政府就在全球率先推出“大数据行动计划(Big data initiative)...
分类:移动开发   时间:2014-09-13 17:10:15    阅读次数:379
王家林最受欢迎的一站式云计算大数据和移动互联网解决方案课程 V4之Hadoop大数据时代:Hadoop&YarnSpark企业级最佳实践 -0905
Hadoop、Yarn、Spark是企业构建生产环境下大数据中心的关键技术,也是大数据处理的核心技术,是每个云计算大数据工程师必修课。大数据时代的精髓技术在于Hadoop、Yarn、Spark,是大数据时代公司和个人必须掌握和使用的核心内容。Hadoop、Yarn、Spark是Yahoo!、阿里淘宝...
分类:移动开发   时间:2014-09-13 17:03:45    阅读次数:328
YARN应用程序的开发步骤
开发基于YARN的应用程序需要开发客户端程序和AppMaster程序:我们基于程序自带的例子来实现提交application 到YARN的ResourceManger。Distributed Shell application:Client 步骤:连接 ResourceManager;通过Appli...
分类:其他好文   时间:2014-09-12 20:31:24    阅读次数:297
Yarn的服务库和事件库使用方法
事件类型定义:package org.apache.hadoop.event;public enum JobEventType { JOB_KILL, JOB_INIT, JOB_START}package org.apache.hadoop.event;p...
分类:其他好文   时间:2014-09-12 19:07:43    阅读次数:265
运维系列:02、Spark的部署方式
单机运行Standalone使用Spark本身提供的资源管理器,可以直接运行Yarn提供运行spark应用的jar包Mesos另一种资源管理系统Amazon EC2 / ElasticMapReduce安装工具:Chef
分类:其他好文   时间:2014-09-12 11:41:33    阅读次数:156
运维系列:05、Spark on Yarn
Spark 0.6.0开始支持此功能准备:运行Spark-on-YARN需要Spark的二进制发布包。参考编译配置:环境变量:SPARK_YARN_USER_ENV 用户可以在这个参数中设置Spark on YARN的环境变量,可以省略。 例如:SPARK_YARN_USER_ENV="JAVA_H...
分类:其他好文   时间:2014-09-12 11:38:33    阅读次数:222
运维系列:07、spark-submit
bin/spark-submit --helpUsage: spark-submit [options] [app options]Options:--master MASTER_URL spark://host:port, mesos://host:port, yarn, or local. -....
分类:其他好文   时间:2014-09-12 11:29:13    阅读次数:175
YARN的 AM与RM通信,申请资源分配过程
AppMaster向RM请求资源MRAppMaster :serviceinit // service to allocate containers from RM (if non-uber) or to fake it (uber) containerAllocator = creat...
分类:其他好文   时间:2014-09-11 15:12:42    阅读次数:867
Hadoop MapReduceV2(Yarn) 框架
Hadoop MapReduceV2(Yarn) 框架简介 原 Hadoop MapReduce 框架的问题 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读...
分类:其他好文   时间:2014-09-10 22:35:31    阅读次数:401
YARN-RPC
运行在YARN平台上面的RPC。当前存在非常多的开源RPC框架,比较著名的有Thrift、Protocol Buffers 和 AVRO。他们均有两部分构成:对象序列化和远程过程调用。重要类:YarnRPCHadoopYarnRPCRpcFactoryProvider。RpcClientFact.....
分类:其他好文   时间:2014-09-10 17:16:50    阅读次数:217
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