HDFS

Hadoop Job与Task机制解析
本文详细介绍了Hadoop中Job和Task的概念及其工作原理,包括JobTracker的任务调度机制、TaskTracker的执行流程以及Namenode如何管理文件系统的命名空间等关键信息。

转载:http://www.aboutyun.com/thread-7088-1-1.html

http://www.cnblogs.com/sky-sql/p/6881757.html

1.job的本质是什么?

在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”

2.任务的本质是什么?
从一个作业划分出 得、运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”

3.文件系统的Namespace由谁来管理,Namespace的作用是什么?
Namenode 管理者文件系统的Namespace

4.Namespace 镜像文件(Namespace image)和操作日志文件(edit log)文件的作用是什么?
Namenode 管理者文件系统的Namespace。它维护着文件系统树(filesystem tree)以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据(metadata)。管理这些信息的文件有两个,分别是Namespace 镜像文件(Namespace image)和操作日志文件(edit log)

5.Namenode记录着每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息,但是他并不持久化存储这些信息,为什么?
因为这些信息会在系统启动因为这些信息会在系统启动时从数据节点重建。

6.客户端读写某个数据时,是否通过NameNode?
当需要通过客户端读/写某个 数据时,先由NameNode告诉客户端去哪个DataNode进行具体的读/写操作,然后,客户端直接与这个DataNode服务器上的后台程序进行通信,并且对相关的数据块进行读/写操作。

8.一旦某个task失败了,JobTracker如何处理?
一旦某个task失败了,JobTracker就会自动重新开启这个task.

9.JobClient JobClient在获取了JobTracker为Job分配的id之后,会在JobTracker的系统目录(HDFS)下为该Job创建一个单独的目录,目录的名字即是Job的id,该目录下会包含文件job.xml、job.jar等文件,这两个文件的作用是什么?

10.JobTracker根据什么就能得到这个Job目录?

 

JobTracker只要根据JobId就能得到这个Job目录。

1.JobTracker提交作业之前,为什么要检查内存?
客户端提交作业之前,会根据实际的应用情况配置作业任务的内存需求,同时JobTracker为了提高作业的吞吐量会限制作业任务的内存需求,所以在Job的提交时,JobTracker需要检查Job的内存需求是否满足JobTracker的设置。

12.每个TaskTracker产生多个java 虚拟机(JVM)的原因是什么?
每个TaskTracker可以产生多个java 虚拟机(JVM),用于并行处理多个map以及reduce任务。

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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