Hadoop其实没那么复杂,对每个子功能进行细分,一一解读,就可化整为零。
MapReduce调度过程——主要角色
-
JobTracker
Hadoop任务调度的主脑,整个集群中的唯一角色,负责任务的分配。
侦听TaskTracker传来的心跳消息并从中获取TaskTracker状态,根据状态向TaskTracker发送任务控制指令。 - TaskTracker
任务的实际执行者,一般在集群的每台机器上启动一个TaskTracker实例。
定时向JobTracker发送心跳消息,报告当前节点及其中任务的状态。
接收JobTracker指令,根据指令要求处理任务。 - Scheduler
封装调度算法和策略的逻辑实体,JobTracker做任务调度时调用其中的方法,判定任务执行的先后顺序。
作为Daemon方式在后台执行,判断是否需要对Task进行杀死等特殊操作。
MapReduce调度过程——任务初始化
-
JobClient接收客户端作业提交请求检查输入输出路径计算文件分块拷贝作业Job及配置文件到HDFS
-
JobTracker为每个TaskTracker计算任务队列
MapReduce
-
每个固定的时间间隔,TaskTracke向JobTracker发送的固定格式状态报告信息。
- 任务调度时关联JobTracker和TaskTracker的纽带。JobTracker在收到心跳之后触发新的任务分配逻辑。TaskTracker从心跳Response中获取JobTracker的指示并做相应执行。
- 内容包括:
TaskTracker Id
Host IP
TaskTracker上所有任务状态列表(开始、结束时间,任务状态等)TaskTracker执行的最大Map/Reducer限制
是否可接收新任务等
Scheduler基本原理
- 主要算法有
FIFO
Capacity Scheduler
Fair Scheduler
-
TaskScheduler
JobTracker在构造是根据配置创建配置文件所定义的scheduler。在启动时会调用Scheduler的Start方法 。scheduler启动之后,拥有对各个task的控制能力,可以对task进行杀死等操作。就可用的任务槽位时,在JobTracker会调用scheduler的assignTasks方法决定将调用哪些Task首先执行。
相关推荐
Hadoop任务调度器是Hadoop分布式计算框架中的核心组件之一,负责管理和分配集群资源,以实现任务的高效执行。Hadoop的作业调度过程可以划分为几个主要阶段,这些阶段涉及到从作业提交到任务分配的各个环节。下面详细...
通过对Hadoop作业调度机制的研究与优化,特别是关于数据本地性的改进,可以显著提升Hadoop在处理大规模数据集时的整体性能。未来的研究还可以进一步探索更高效的调度算法和技术,以适应不断增长的大数据处理需求。
Hadoop中的任务调度机制是决定任务何时何处执行的关键因素。默认情况下,Hadoop使用的是FIFO(First-In-First-Out)调度策略,即先来先服务的原则。然而,这种简单的调度策略往往不能满足复杂的资源管理需求,尤其是...
综上所述,Hadoop的公平调度算法通过资源池、公平共享、最小共享资源保障、时间片抢占及作业并发控制等一系列机制,实现了多用户环境下资源的有效分配和管理。随着技术的不断发展,公平调度器将继续进化,为大数据...
传统的Hadoop调度算法,如Fair Scheduler,主要关注任务的公平性,而忽视了节点间的性能差异。文章作者通过对Hadoop的资源管理机制YARN(Yet Another Resource Negotiator)的源代码进行深入分析,提出了一种新的...
学者们关注于传统的任务调度算法、Hadoop的任务调度算法以及智能化任务调度算法,分析其实现机制和性能指标,以期找到更优的解决方案。 5. 传统任务调度算法 早期的研究将网格环境下的任务调度算法应用于云计算。这...
综上所述,Hadoop的公平调度器通过引入资源池、最小保障资源、优先级处理和资源抢占等机制,为Hadoop集群提供了更为灵活和高效的资源管理能力,尤其是在多用户、多任务的复杂场景下,能够显著提升资源利用率和作业...
- **Oozie**:Apache Oozie是Hadoop生态系统的一部分,支持多种类型的Hadoop任务,如MapReduce、Pig、Hive等,并提供了REST API用于外部集成。 - **Azkaban**:由LinkedIn开发并开源,具有易于使用的Web界面,支持...
在“实时处理系统分布式任务调度方案”中,可能会详细讲解如何设计和实现一个高效的任务调度系统,包括任务的拆分策略、调度算法的选择、容错机制的构建、以及与Hadoop/HBase的集成。此外,还可能涉及监控和性能优化...
YARN(Yet Another Resource Negotiator),作为Hadoop第二代资源管理系统,提供了灵活的资源管理和任务调度机制,支持多种不同的调度策略。 #### 资源分配与调度的重要意义 资源分配与调度问题一直是在并行计算...
DolphinScheduler是一款高效、易用、可扩展的分布式工作流任务调度系统,常用于大数据处理领域的作业编排。在v3.2.0版本中,它提供了许多增强的功能和优化,以满足日益复杂的业务需求。 1. **分布式架构**: ...
分布式任务调度系统在大数据处理和分析中扮演着至关重要的角色,而Hera作为一个专用于数据部门的任务调度系统,旨在提供高效、稳定且可扩展的解决方案。在这个领域,Hera主要关注以下几个关键知识点: 1. **分布式...
- **预占机制**:允许低优先级的任务被高优先级任务抢占,以减少整体等待时间。 - **资源预留**:为长期运行的任务预留资源,避免短任务频繁打断它们的执行。 了解这些调度算法后,我们可以根据实际需求选择合适的...
7. **Hadoop优化**:包括硬件配置、数据局部性、MapReduce参数调优、任务调度策略等,这些都能显著提升Hadoop的性能。 8. **Hadoop的应用场景**:Hadoop广泛应用于互联网日志分析、推荐系统、图像处理、基因序列...
MapReduce作为一个流行的编程模型,其用于大数据处理的任务调度配置优化显得尤为重要。MapReduce编程模型是基于Google的研究成果,它能够将一个庞大的计算任务分解成若干小的子任务,分布到服务器集群的不同节点上...
在大数据领域,分布式任务调度系统是核心组成部分之一,它负责协调和管理大数据处理流程中的各种任务,确保数据处理高效、可靠地进行。本压缩包"大数据平台:分布式任务调度系统.zip"内包含的"Taier-master"可能是一...
BTIS算法通过结合历史记录和节点状态信息,实现了更精准的任务进度估算和备份任务调度,为Hadoop平台带来了性能提升。未来的研究方向可能包括进一步优化任务进度预测模型,探索更智能的节点选择策略,以及适应不断...