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[Hadoop]Hadoop YARN的发展史与详细解析

带有 MapReduce 的 Apache Hadoop 是分布式数据处理的骨干力量。借助其独特的横向扩展物理集群架构和由 Google 最初开发的精细处理框架,Hadoop 在大数据处理的全新领域迎来了爆炸式增长。Hadoop 还开发了一个丰富多样的应用程序生态系统,包括 Apache Pig(一种强大的脚本语言)和 Apache Hive(一个具有类似 SQL 界面的数据仓库解决方案)。 不幸的是,这个生态系统构建于一种编程模式之上,无法解决大数据中的所有问题。MapReduce 提供了一种特定的编程模型,尽管已通过 Pig 和 Hive 等工具得到了简化,但它不是大数据的灵丹妙药。我们首先介绍一下 MapReduce 2.0 (MRv2) — 或 Yet Another Resource Negotiator (YARN) — 并快速回顾一下 YARN 之前的 Hadoop 架构。 1. Hadoop 和 MRv1 简单介绍 Hadoop 集群可从单一节点(其中所有 Hadoop 实体都在同一个节点上运行)扩展到数千个节点(其中的功能分散在各个节点之间,以增加并行处理活动)。下图...

标签分类理论

免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps 转载自mohang 最近在做DMP,负责设计一套标签管理系统。在对现有标签进行整理的过程中,整理出了这套东西。 0. 标签的定义:标签分类学(Taxonomy) 对于标签(tag),很难列出一个公认的定义,指明这个概念的种差与属概念。所以为了把握这个概念,就需要采取定义另一种办法:分类与枚举。 我们要解决的第一个问题是,有哪些类型的标签,如何对标签进行分类。首先不妨对“如何分类”本身进行分类,我们可以从“形式”与“内容”上分辨考察标签的分类。 1. 标签的形式分类 标签的形式是标签分类最主要的依据。 首先,我们可以列出一些常见或者不常见的的“标签”样例: 性别标签:女 年龄标签:23 体重标签:90.6 偶像标签:阿西莫夫 最近到过的城市标签:['北京'

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