然後就可以寄更精準的型錄給你(女兒)！ 8 / 74 Hadoop + Big Data 的分析 然後一堆書(作者)就被打臉了！ 9 / 74 1. Submit Job 2. JT 分派 Task 給 TT 3. TT 執行 Task 4. TT 向 JT 回報 Hadoop 1.x 架構 - MapReduce (MRv1) 只有一個 JobTracker (Master)，可是要管理多個 TaskTracker 500 個 Node JobTracker 是架構瓶頸，Concurrent Task 大概是 40,000 上下 HDFS 只能有一個 Namespace，沒辦法分開管控 /sales、/accounting、... 只能執行 MapReduce Job ... 弱弱的問一下：台灣有多少企業 Cluster 有這麼大？Task 有這麼 多？ 11 / 74 我們對 Hadoop 的期許： Batch ResourceManager 協調 Resource，跟 NodeManager 合作執行 Container，監督 Container 以及 Resource 消耗的狀況，也負責 Schedule 各個 Task 22 / 74 MapReduce (MRv2) 分工優點 ResourceManager 其實是 Resource Arbitrator，要考量到 Capacity、Fairness、 SLA

——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 全部相加除以 task 数量 ➢ IO rate std deviation:方差、反映各个 mapTask 处理的差值，越小越均衡 2）注意：如果测试过程中，出现异常 （1）可以在 yarn-site.xml mapreduce.task.io.sort.mb Shuffle的环形缓冲区大小，默认100m，可以提高到200m mapreduce.map.sort.spill.percent 环形缓冲区溢出的阈值，默认80% ，可以提高的90% 9）异常重试 mapreduce.map.maxattempts每个Map Task最大重试次数，一旦重试 次数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。根据机器 map.output.compress.codec", SnappyCodec.class,CompressionCodec.class); 3）增加每次Merge合并次数 mapreduce.task.io.sort.factor默认10，可以提高到20 6）mapreduce.map.memory.mb 默认MapTask内存上限1024MB。 可以根据128m数据对应1G内存原则提高该内存。

过程也是可以不用的。  task： Hadoop 提供了一套基础设计来处理大多数困难的工作以保证任务可以成功 执行，比如 Hadoop 决定如果将提交的 job 分解为多个独立的 map 和 reduce 任务 （task）来执行，它就会对这些 task 进行调度并为其分配合适的资源，决定将某 个 task 分配到集群中哪个位置（如果可能，通常是这个 task 所要处理的数据所在 的 的位置，这样可以最小化网络开销）。Hadoop 会监控每一个 task 确保其成功完 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 4 成，并重启一些失败的 task。 1.6 YARN 介绍 YARN 是 Hadoop 2.0 中的资源管理系统，它的基本设计思想是将 MRv1 中的 JobTracker 拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器 ResourceManager 提交的每一个应用程序都必须有一个 Application Master，它经过 ResourceManager 分配资源后，运行于某一个 Slave 节点的 Container 中，具体做事情的 Task，同样也运行与某一个 Slave 节点的 Container 中。RM， NM，AM 乃至普通的 Container 之间的通信，都是用 RPC 机制。 2 Hadoop 软件适配 2

YARN-3368 Hadoop 3介绍 • Common • HDFS • YARN • MapReduce  Task层次的Native优化 MapReduce Task层次Native优化 • 对map output collector的Native实现，对于shuffle密集型的task能 带来30%的性能提升。 Hadoop 的未来 HDFS的未来 • 对象存储 - HDFS-7240

Executor Cache Master Name Node YARN (Resource Manager) Data Node Data Node Data Node HDFS Task Task Task Edge Node tall Split 1 Split 2 Split 3 14 Tall支持的大数据可视化 ▪ plot ▪ scatter ▪ binscatter

performance o The original TestDFSIO program only computes the average I/O rate & throughput of each Map task, instead of aggregate bandwidth of HDFS cluster HiBench典型测试: Search Workload Description Rationale