Apache Hama 现支持 Hadoop YARN

[编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前,在流处理框架林立下,Hadoop仍然被众多机构广泛运用在离线处理之上.借鉴于Mesos,MapReduce获得新生,YARN提供了更加优秀的资源管理器,让Storm等流处理框架同样可以运行在Hadoop集群之上:但是别忘记,Hadoop有着远比Mesos成熟的社区.从兴起到唱衰再到兴起,这头搬运大数据的大象已更加成熟.稳重,同时我们也相信,在未来container等属性加入后,Hadoop生态系统必将发扬光大. CS

编者按:Hadoop  YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离.本文董西城将会介绍YARN在资源隔离方面的一些进展. 作者原文: 资源调度和资源隔离是YARN作为一个资源管理系统,最重要和最基础的两个功能.资源调度由ResourceManager完成,而资源隔离由各个NodeManager实现,在

一.Yarn简介 Yarn是Hadoop集群的资源管理系统.Hadoop2.0对MapReduce框架做了彻底的设计重构,我们称Hadoop2.0中的MapReduce为MRv2或者Yarn.在介绍Yarn之前,我们先回头看一下Hadoop1.x对MapReduce job的调度管理方式(可参考:Hadoop核心之MapReduce架构设计),它主要包括两部分功能: 1. ResourceManagement 资源管理 2. JobScheduling/JobMonitoring 任务调度监控

首先在yarn-site.xml中,将配置参数yarn.resourcemanager.scheduler.class设置为org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler. Fair Scheduler的配置选项包括两部分,其中一部分在yarn-site.xml中,主要用于配置调度器级别的参数,另外一部分在一个自定义配置文件(默认是fair-scheduler.xml)中,主要用于配置各个队列的

Hadoop YARN学习监控JVM和实时监控Ganglia.Ambari(5) 1.0 监控ResourceManager进程Java虚拟机中堆空间的特定部分. jstat工具,在JDK的bin目录,可以显示大量JVM统计信息. 1.1 JVM分析 一个Java虚拟机(JVM)进程被分为3个区(代),具体分为年轻代(young generation).年老代(tenured generation)和持久代(permanent generation) 年轻代被分为三个子区域:Eden(区),第一

注意,配置这些参数前,应充分理解这几个参数的含义,以防止误配给集群带来的隐患.另外,这些参数均需要在yarn-site.xml中配置. 1.    ResourceManager相关配置参数 (1) yarn.resourcemanager.address 参数解释:ResourceManager 对客户端暴露的地址.客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等. 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032 (2) yarn.resourcemana

传统上,Hadoop(包括MapReduce,Pig以及Hive)通常用于外部私有OLAP Cube引擎准备数据.如今,Zaloni的客户基于Apache Kylin的OLAP技术实现了实时查询的能力,这些Cube的事实表包含了400亿条以上的原始数据.我们正在帮助客户统一归集来自于多个独立系统的账单数据,并构建OLAP Cube以支持实时分析,这是以前系统所无法实现的.现在,Hadoop集群都可以做到了. 基于Hadoop的分析演化 Hadoop已经从通用计算能力(MapReduce)的分布式

Hadoop YARN学习之组件功能简述(3) 1. YARN的三大组件功能简述: ResourceManager(RM)是集群的资源的仲裁者, 它有两部分:一个可插拔的调度器和一个ApplicationManager,用于管理集群中的用户作业. NodeManager,位于每个节点上,管理该节点上用户作业和工作流. ApplicationMaster,用户作业生命周期管理者. 是用户应用程序驻留的地方. 2. 三大组件构成了一个可扩展的.灵活的.高效的环境,来运行各种类型的大数据处理作业. 3

同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存,如果想进一步调度CPU,需要自己进行一些配置),本文将介绍Hadoop YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的. 在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责 资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离.ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务(这就是所 谓的"http://www.aliyun.co