MapReduce——2、MapReduce基于HA的架构

最新推荐文章于 2021-12-04 13:52:11 发布
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#hadoop #mapreduce #HA  #分布式计算

博客主要围绕MapReduce展开，重点介绍了其基于HA的架构，涉及分布式计算相关内容，Hadoop与MapReduce常用于大数据处理场景。

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MapReduce

——2、MapReduce基于HA的架构
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Hadoop 并发编程模型 MapReduce 详解
AI天才研究院
08-04 954
大数据处理主要依赖于Hadoop框架。而Hadoop框架则是一个由Java语言开发的分布式计算框架，具有海量的数据处理能力。HDFS(Hadoop Distributed File System)作为分布式存储系统，为Hadoop提供高吞吐量、高容错性、高可用性的存储服务；MapReduce为大数据处理提供了一种编程模型——分片-映射-归约。但是由于HDFS和MapReduce都是单线程模型，因此导致其不适用于大规模数据的并行计算场景。此外，为了更好地利用多核CPU资源，也需要提升Hadoop运行效率。
Hadoop生态系统、HDFS、MapReduce、HBase、Hive操作命令简介
Chlin.Rei的博客
05-28 1228
云计算服务模式 Hadoop生态系统 mapreduce HDFS块 节点 HBase基本操作 Hive基本操作
MapRedce——4、基于HA的Mapreduce搭建
s_hizhi的博客
08-11 146
MapRedce ——4、基于HA的Mapreduce搭建
Hadoop HA 和 MapReduce 学习笔记
LoganMaaa的博客
08-11 386
一.NameNode上存储着最重要的文件（fsimage和edits文件），但是主从结构的，都存在单点故障问题。所以，需要配置HA高可用（Hight Availability）也不知道在哪看到有人写High Available...（笑声）     那么就需要控制其（产生和变化）一致性          fsimage           edits     fsimage 和 editslog ...
MapReduce运行机制详解
beishanyingluo的博客
05-31 359
一 MapTask 工作机制 整个Map阶段流程大体如上图所示。 简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输...
Hadoop MapReduceV2(Yarn) 框架简介
jeek566的专栏
05-17 1362
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，读者可参考 Hadoop 官方简介。使用和学习过老 Hadoop 框架（0.20.0 及之前版本）的同仁应该很熟悉如下的原 MapRe
hadoop记录篇4-mapreduce2(yarn)集群安装和ha高可用
weixin_30672019的博客
10-27 133
一。 yarn架构 mapreduce从 0.2.3之后 进行了重构， 发布新的mapreduce 版本v2， 也可以称为 yarn 引入了资源调度的概念 之前的JobTracker 被拆分成了 Resouce Manager和ApplicationMaster 结构上 yarn存在两种类型的节点 主节点称为Resouce Manager（RM） 从...
MapReduce 的核心知识点，你都 get 到了吗 ?（干货文章，建议收藏！）
大数据梦想家
05-02 8500
说实话，我不相信你都 get 到了这些点 ~
Hadoop学习第四课（HDFS常用命令+Mapreduce-架构设计 ）
whs0329的博客
12-04 1232
1.HDFS命令与使用 hdfs dfs -Linux，-后面使用的命令和Linux的命令操作是一样的 1.1 Hadoop常用命令-----只放常用的 [hadoop@hadoop001 ~]$ hadoop Admin Commands: #admin命令 Client Commands: #客户端命令checknative check native Hadoop and compression libraries availab...
hadoop双机热备——facebook hadoop HA的资料整理
04-06
Facebook的Hadoop高可用性（HA）架构是一个关键的组件，确保了其大规模数据存储和处理系统的稳定性。在这个系统中，他们使用了双机热备的策略，即AvatarNode，来保证NameNode服务的连续性。以下是关于Facebook ...
Hadoop MapReduce HA搭建
whandgdh的博客
11-29 374
MRAppMaster中如果ResourceManager 宕机了怎么办，与hadoop中的namenode问题一样，同样可以将 RM搭建高可用。 1、规划2、配置文件2.1 mapred-site.xml2.2 yarn-site.xml2.3 把配置文件传到 其他服务器上2.4 修改启动文件3、启动集群4、验证4.1 页面验证4.2 高可用验证 1、规划 准备四台虚拟机，规划如下 主机 node2 node3 node4 node5 节点 NameNode NameNode 节
MapReduce介绍
weixin_43319279的博客
01-07 673
MapReduce和YARN技术原理 1.MapReduce概述 1.1.MapReduce基于Google发布的MapReduce论文设计开发，用于大规模数据集（大于1TB）的并行计算，具有如下特点： 1.2.易于编程：程序员仅需描述做什么，具体怎么做交由系统的执行框架处理。 1.3.良好的扩展性：可通过添加节点以扩展集群能力。 1.4.高容错性：通过计算迁移或数据迁移等策略提高集群的可用性与容...
Java API 访问HA模式下的HDFS集群
twj0823的博客
11-22 2345
在使用Hadoop Java API访问HDFS集群时，在创建FileSystem对象时，直接指定NameNode的IP以及端口号即可。但是在HA模式下，访问HDFS集群却有一些不同，需要指定NameSpace和主备NameNode的IP以及端口等信息，具体操作方式见如下代码： Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.def...
MapReduce起步之搭建高可用（HA）ResourceManager
带翅膀的猫的博客
07-26 4373
在上一篇文章从零开始搭建HDFS高可用（HA）环境（使用QJM)我们搭建了高可用的HDFS系统，接下来我们开始搭建Hadoop中的另外一个强大的组件—–MapReduceV2(或者说YARN)。 高可用YARN的搭建比搭建HDFS简单多了。架构如下： 1、我们要先安装好Zookpeer集群，这部分内容在从零开始搭建HDFS高可用（HA）环境（使用QJM)已经介绍。 2、配置hadoop配...
国内最全最详细的hadoop2.2.0集群的HA高可靠的最简单配置
吴超沉思录
01-25 1369
简介   hadoop中的NameNode好比是人的心脏，非常重要，绝对不可以停止工作。在hadoop1时代，只有一个NameNode。如果该NameNode数据丢失或者不能工作，那么整个集群就不能恢复了。这是hadoop1中的单点问题，也是hadoop1不可靠的表现，如图1所示。hadoop2就解决了这个问题。 图1   hadoop2.2.0中HDFS的高
MapReduce2.0 原理、架构、应用场景
技术大神之路
04-06 6492
MapReduce典型应用，WordCount Map阶段：首先将输入数据进行分片，然后对每一片数据执行Mapper程序，计算出每个词的个数，之后对计算结果进行分组，每一组由一个Reducer程序进行处理，到此Map阶段完成。 Reduce阶段：每个Reduce程序从Map的结果中拉取自己要处理的分组（叫做Shuffling过程），进行汇总和排序（桶排序），对排序后的结果运行Reducer程序，
mapreduce1和mapreduce2架构对比
xiaoxiaojavacsdn的博客
04-28 1578
mr1,jobtracker-tasktracker,既要管mr作业,还要管资源调度,分身乏术,所以在各个node的资源基本采取的是固定分配mr2 yarnrm-nm这条线统一协调总的和各个节点自己的计算和硬件资源appmanager-appmaster 管理各个计算程序单元,可能是各种任务Container 统一把集群资源分成若干份,然后相互隔离开,供计算程序使用,可能是多个container供...
MapReduce 1.x 及 2.x 架构解读
qq_39131779的博客
10-17 473
MapReduce 1.x 架构 MapReduce 1.x 采用 Master/Slave 架构，由全局唯一的 Jobtracker 和多个 TaskTacker 组成，并且在Client中提供一系列的api供编程和管理使用。其中各个组件的作用是： JobTracker       &amp
hadoop 中mapreduce的面试题
最新发布
02-19
### Hadoop MapReduce 面试题及答案 #### 1. 解释什么是MapReduce？ MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的编程模型和关联实现。此模型简化了编写并行化应用程序的过程，允许开发者专注于业务逻辑而不是复杂的分布式计算细节[^3]。 #### 2. 描述MapReduce的工作流程？ 工作流主要分为两个阶段： - **映射(Map)**: 输入文件被分割成多个分片(slice)，每个分片会被分配给不同的Mapper实例来执行转换操作。 - **规约(Reduce)**: Mapper产生的中间键值对会按照key进行排序聚合后交给Reducer做进一步加工汇总得到最终结果。 #### 3. 如何解决MapReduce中的单点故障问题? 对于早期版本(如Hadoop 1.x),确实存在这样的局限性——JobTracker 和 NameNode 的单一节点可能成为系统的瓶颈甚至引发整个集群不可用的风险。不过，在后续版本中通过引入高可用(HA)机制以及联邦架构等方式有效缓解了这个问题[^2]。 #### 4. 使用什么工具可以在Python环境下提交MapReduce作业到Hadoop集群上运行？ 可以利用`Hadoop Streaming`特性支持多种脚本语言（包括但不限于Perl, Python等），它能够帮助我们将自定义mapper/reducer程序作为命令行参数传入从而实现在不同平台间的交互调用[^1]。 ```bash hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming*.jar \ -file mapper.py reducer.py \ -mapper "python3 mapper.py" \ -reducer "python3 reducer.py" \ -input input_path \ -output output_path ```
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