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搭建部署Hadoop 之Yarn

Yarn集群资源管理系统 Yarn 角色及概念 •Yarn 是 Hadoop 的一个通用的资源管理系统 • Yarn 角色 – Resourcemanager – Nodemanager – ApplicationMaster – Container – Client • ResourceManager – 处理客户端请求 – 启动 / 监控 ApplicationMaster – 监控 NodeManager – 资源分配与调度 • NodeManager – 单个节点上的资源管理 – 处理来自 ResourceManager 的命令 – 处理来自 ApplicationMaster 的命令 • Container – 对任务运行行环境的抽象,封装了 CPU 、内存等 – 多维资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息资源分配与调度 • ApplicationMaster – 数据切分 – 为应用程序申请资源,并分配给内部任务 – 任务监控与容错 • Client – 用户与 YARN 交互的客户端程序 – 提交应用程序、监控应用程序状态,杀死应用程序等 Yarn 结构 • YA...

Spark SQL在100TB上的自适应执行实践(转载)

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战。为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎。本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,最后我们将比较自适应执行和现有的社区版本Spark SQL在100 TB 规模TPC-DS基准测试碰到的挑战和性能差异,以及自适应执行在Baidu Big SQL平台的使用情况。 挑战1:关于shuffle partition数 在Spark SQL中, shufflepartition数可以通过参数spark.sql.shuffle.partition来设置,默认值是200。这个参数决定了SQL作业每个reduce阶段任务数量,对整个查询性能有很大影响。假设一个查询运行前申请了E个Execut...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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