YARN(hadoop2)框架的一些软件设计模式-低调大师

YARN(hadoop2)框架的一些软件设计模式

2016-04-11 739

概述

我们都知道，yarn版本的hadoop无论是从架构上面还是软件设计的层面上面都比原始的hadoop版本有较大的改进。在架构方面，我们认为yarn模式是新一代的框架，这个在官方等丛多的资料中说明得很详细了。在软件设计方面，我认为主要有以下的一些大的方面的改进：服务生命周期管理模式、事件驱动模式、状态驱动模式。这几个模式都写在hadoop-yarn-common中，接下来，我将详细说明这些模式。

服务生命周期管理模式

一个对象肯定有生与死，那在我们设计中如何表示这一点呢？在业务系统中，我们一般是用spring，spring就负责管理对象的生命。在hadoop，我们没有必要引进spring这么厚重的容器。我们可以自行设计一套代码来管理我们服务的生命周期。那需要满足那些条件呢?

一个服务的生命大概有4个状态：NOTINITED、INITED

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Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析（即如何控制FileInputFormat的map任务数量）

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/51122009 前言首先确保已经搭建好Hadoop集群环境，可以参考《Linux下Hadoop集群环境的搭建》一文的内容。我在测试mapreduce任务时，发现相比于使用Job.setNumReduceTasks(int)控制reduce任务数量而言，控制map任务数量一直是一个困扰我的问题。好在经过很多摸索与实验，终于梳理出来，希望对在工作中进行Hadoop进行性能调优的新人们有个借鉴。本文只针对FileInputFormat的任务划分进行分析，其它类型的InputFormat的划分方式又各有不同。虽然如此，都可以按照本文类似的方法进行分析和总结。为了简便起见，本文以Hadoop2.6.0自带的word count例子为例，进行展开。 wordcount 我们首先准备好wordcount所需的数据，一共有两份文件，都位于hdfs的/wordcount/input目录下：这两个文件的内容分别为： On the top of the ...

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