Hadoop状态转移图生成

本文深入探讨了状态转移与事件驱动在确保大型系统顺利推进方面的重要作用。详细介绍了状态转移图的生成方法及其实用性,如在讨论功能、UT测试和Hadoop应用中的使用。通过实例展示了生成状态转移图的具体步骤和效果,以及它们在MapReduce、NodeManager和ResourceManager中的实际应用。

事件驱动和状态转移,在很大程度上保证了大型系统的顺利推进。状态转移有如下好处:

  1. 状态转移图是可以生成的。在讨论某个功能的时候,可以直接对着图进行讨论
  2. 某个状态转移图里面,通过加锁、生产者/消费者模式等方法,可以保证一个时间点只有一个状态转移,进而保证状态的正确性
  3. 在进行UT(单元测试)的时候,只需要对每一条转移路径进行测试就好啦

Hadoop也大量采用了这种方法,如MapReduce的状态转移,NM和RM中资源、任务的管理.

生成方法

hadoop内部的状态转移图,是可以通过程序生成的。方法:使用类VisualizeStateMachine,在运行的时候指定三个参数:图的名字、包含事件转移的类(类之间通过”,”隔开)、生成的文件名(.gv格式),如

$ hadoop org.apache.hadoop.yarn.state.VisualizeStateMachine TaskStateChange org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.job.impl.TaskImpl TaskImpl.gv

生成的图如下
TaskImpl

hadoop所有的状态转移图生成方法

mvn命令生成

参考MAPREDUCE-2930

$mvn -Pvisualize compile
$dot -Tpng NodeManager.gv > NodeManager.png; dot -Tpng ResourceManager.gv > ResourceManager.png; dot -Tpng MapReduce.gv > MapReduce.png;

通过VisualizeStateMachine生成

hadoop中使用状态转移的大致有三类:MapReduce、NodeManager、ResourceManager,下面将给出生成这三大类转移图的脚本

MapReduce相关

hadoop org.apache.hadoop.yarn.state.VisualizeStateMachine MapReduce org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.job.impl.JobImpl,org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.job.impl.TaskImpl,org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.job.impl.TaskAttemptImpl MapReduce.gv

NodeManager相关

hadoop org.apache.hadoop.yarn.state.VisualizeStateMachine NodeManager org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.application.ApplicationImpl,org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.container.ContainerImpl,org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.localizer.LocalizedResource NodeManager.gv

ResourceManager相关

hadoop org.apache.hadoop.yarn.state.VisualizeStateMachine ResourceManager org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.rmapp.attempt.RMAppAttemptImpl,org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.rmapp.RMAppImpl,org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.rmcontainer.RMContainerImpl,org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.rmnode.RMNodeImpl ResourceManager.gv
### Hadoop架构部署示意图 Hadoop 的架构设计主要围绕分布式存储(HDFS)和分布式计算(MapReduce/YARN)。以下是关于 Hadoop 架构及其部署效果的关键点: #### 1. **Hadoop 2.x 架构** 在 Hadoop 2.x 版本中,引入了 YARN(Yet Another Resource Negotiator),用于分离资源管理和作业调度的功能。这一改进显著提高了系统的灵活性和效率[^1]。 - **核心组件**: - **NameNode**: 负责管理文件系统的元数据。 - **DataNode**: 存储实际的数据块。 - **ResourceManager**: 管理整个集群的资源分配。 - **NodeManager**: 在每个节点上运行的任务执行器。 - **ApplicationMaster**: 协调应用程序的生命周期。 ![Hadoop 2.x Architecture](https://example.com/hadoop_2x_architecture.png) 此图为典型的 Hadoop 2.x 架构图,展示了各组件之间的交互关系以及数据流方向[^1]。 --- #### 2. **Hadoop 集群中的 HDFS 文件系统** HDFS 是 Hadoop 生态的核心组成部分之一,其设计目标是为了支持大规模数据集的高效读写操作。为了提升性能和可靠性,HDFS 使用了如下机制[^5]: - **FsImage 和 EditLog**: - FsImage 表示当前文件系统的快照。 - EditLog 记录所有的修改日志。 - 定期将两者合并生成新的 FsImage,从而减少恢复时间。 通过这种方式,即使发生故障也能快速重建文件状态。 --- #### 3. **Hadoop 多集群部署与云原生融合** 现代企业环境中,Hadoop 不再局限于单一物理机房内的传统部署方式,而是逐渐向云端迁移并与容器化技术相结合[^3]。例如: - 利用 Docker/Kubernetes 实现自动化部署和服务编排; - 借助微服务理念优化内部模块间的协作流程。 这些变化使得整体解决方案更加灵活适应动态业务需求的同时保持较高的可用性水平。 --- #### 4. **命令行工具辅助可视化验证** 除了理论上的结构描述外,在实践过程中还可以借助一些简单的 shell 指令完成基本功能测试并观察结果反馈情况。比如创建目录、上传本地文件到远程服务器等动作都可以直观反映出系统工作状况如何正常运转起来[^2]: ```bash $ bin/hdfs dfs -mkdir -p /usr/hadoop/input/ $ bin/hdfs dfs -put /opt/datas/wc.input/ /usr/hadoop/input/ ``` 以上两条语句分别完成了路径建立及资料转移两项任务,并可通过浏览器访问 NameNode Web UI 页面进一步确认具体细节信息呈现样式。 --- ### 总结 综上所述,无论是早期版本还是最新迭代成果,Hadoop 始终保持着强大的生态系统优势地位不变。从基础原理剖析再到高级应用场景探索方面均提供了详尽指导材料供参考学习之用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值