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[大数据之Yarn]——资源调度浅学

在hadoop生态越来越完善的背景下,集群多用户租用的场景变得越来越普遍,多用户任务下的资源调度就显得十分关键了。比如,一个公司拥有一个几十个节点的hadoop集群,a项目组要进行一个计算任务,b项目组要计算一个任务,集群到底先执行哪个任务?如果你需要提交1000个任务呢?这些任务又是如何执行的? 为了解决上面的问题,就需要在hadoop集群中引入资源管理和任务调度的框架。这就是——Yarn。 YARN的发展 Yarn在第一代的时候,框架跟hdfs差不多。一个主节点jobtracker,用来分配任务和监控任务运行情况;多个从节点tasktracker,用来执行真正的计算。 这种方式还是有一定的弊端的: tasktracker出现故障,会导致整个任务计算失败。 jobtracker压力过大,既要负责全局的任务分配,还需要时刻与tasktracker沟通。 因此,就出现了第二代的YARN。 这种模式主要的特点,就是两个地方: jobtracker被分离为两个角色,一个是resourcemanager,简称RM,仅仅负责任务的调度和应用的管理;一个是applicationmaster,简称A...

[大数据之Sqoop] —— 什么是Sqoop?

介绍 sqoop是一款用于hadoop和关系型数据库之间数据导入导出的工具。你可以通过sqoop把数据从数据库(比如mysql,oracle)导入到hdfs中;也可以把数据从hdfs中导出到关系型数据库中。sqoop通过Hadoop的MapReduce导入导出,因此提供了很高的并行性能以及良好的容错性。 sqoop适合以下的人群使用: 系统和应用开发者 系统管理员 数据库管理员 数据分析师 数据工程师 支持的版本 本文档是依据sqoop v1.4.6翻译的.目前最新的版本是sqoop2,变化有点大。 sqoop的版本 sqoop是Apache软件基金会提供的开源框架。官方网站参考:http://sqoop.apache.org。 前提条件 想要使用这款工具需要有一下的背景: 基本的计算机知识 对类似bash的命令行比较熟悉(因为sqoop基本都是通过命令行来操作的) 熟悉关系型数据库系统的管理(毕竟是从数据库到出) 熟悉hadoop基本操作(了解基本的hdfs操作和mapreduce的原理会更容易理解sqoop的过程) 在你使用sqoop之前,需要先安装hadoop。这个文档是基于Li...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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