MapReduce 的架构-低调大师

MapReduce 的架构

2016-11-27 619 89

主从结构

主节点，只有一个 : JobTracker ,JobTracker 一般情况下，运行在 namenode 这台机器上。
从节点，有很多个 : TaskTrackers , 部署在剩下的 datanode 上。

这里谈的 JobTracker 、TaskTrackers 都是 JVM。

JobTracker 负责：

接收客户提交的计算任务

计算任务：肯定是一段代码---你要怎么操作我的数据。

把计算任务分给TaskTrackers 执行
监控TaskTracker的执行情况

我把任务分配给你了，能否分配成功？失败怎么办？工作的进度？工作的结果？如果出现了这些问题，MapReduce都会透明的帮我们解决掉这些问题。假如被分配到任务的 TaskTracker 不能够顺利的完成任务，JobTracker会透明的把任务切换到另外一台虚拟机上。

但是这种切换我们是感觉不到的，这就是用框架的好处，我们写 java 的人只需要关注业务逻辑。

TaskTrackers 负责：

执行JobTracker分配的计算任务

开始做，坚持做，重复做

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2016-11-28 00:00:00

HDFS的架构

主从结构主节点，只有一个: namenode 从节点，有很多个: datanodes 在版本1中，主节点只有一个，在版本2中主节点有两个。 namenode 负责(管理)：接收用户操作请求维护文件系统的目录结构管理文件与 block 之间的关系， block 与 datanode 之间关系 block 是文件分成的块， hdfs 中默认的 block 块的大小是64M ，实际的文件肯定会分很多块存储。 datanode 负责(存储)：存储文件文件被分成 block 存储在磁盘上为了保证数据安全，文件会有多个副本在MapReduce 执行计算任务的时候，计算任务的节点。 Hadoop 在存储文件的时候，文件会有多个副本。因为 Hadoop 是分布式的存储与计算平台，他使用的是廉价的服务器，廉价的服务器可能会发生故障，如果发生故障了，那么数据就不能用了， hadoop 为了提高系统的安全性，对数据进行了冗余存储，默认情况下数据的副本是 3. 比如 10G的电影，实际在HDFS中存放的大小不是10G ，而是 30G 。而在具体数据访问的时候，nameno...

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2016-11-28 00:00:00

ubuntu1404_64单机安装Hadoop2.7.3

JDK、Hadoop、Hive官网下载，Hive默认（嵌入式derby 模式） http://hadoop.apache.org/releases.html http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/ http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 参考文档 http://www.powerxing.com/install-hadoop/ 创建用户和组，设置密码 root@hive:~# useradd -m hadoop -s /bin/bash root@hive:~# passwd hadoop Enter new UNIX password: Retype new UNIX password: passwd: password updated successfully 切换hadoop用户后，配置SSH免密登录 root@hive:~# su hadoop hadoop@hive:/root$ cd hadoop@hi...

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