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 分类:Hadoop

Apache Hadoop 3.1.0 正式发布,原生支持GPU和FPGA

Apache Hadoop 3.1.0 正式发布,原生支持GPU和FPGA
4月6日,Apache Hadoop 3.1.0 正式发布了,Apache Hadoop 3.1.0 是2018年 Hadoop-3.x 系列的第一个小版本,并且带来了许多增强功能。不过需要注意的是,这个版本并不推荐在生产环境下使用,如果需要在正式环境下使用,请等待 3.1.1 或 3.1.2 版本。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoop这个版

w397090770   1年前 (2018-04-08) 2747℃ 0评论15喜欢

HDFS 副本存放磁盘选择策略

HDFS 副本存放磁盘选择策略
在 HDFS 中,DataNode 将数据块存储到本地文件系统目录中,具体的目录可以通过配置 hdfs-site.xml 里面的 dfs.datanode.data.dir 参数。在典型的安装配置中,一般都会配置多个目录,并且把这些目录分别配置到不同的设备上,比如分别配置到不同的HDD(HDD的全称是Hard Disk Drive)和SSD(全称Solid State Drives,就是我们熟悉的固态硬盘)上。当

w397090770   1年前 (2018-03-28) 2863℃ 3评论22喜欢

三种恢复 HDFS 上删除文件的方法

三种恢复 HDFS 上删除文件的方法
我们每天都可能会操作 HDFS 上的文件,这就很难避免误操作,比如比较严重的误操作就是删除文件。本文针对这个问题提供了三种恢复误删除文件的方法,希望对大家的日常运维有所帮助。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoop通过垃圾箱恢复HDFS 为我们提供了垃圾箱的功能,

w397090770   2年前 (2018-01-14) 5653℃ 2评论20喜欢

Apache Hadoop 3.0.0 GA版正式发布,可以部署到线上

Apache Hadoop 3.0.0 GA版正式发布,可以部署到线上
今天凌晨 Apache Hadoop 3.0.0 GA 版本正式发布,这意味着我们就可以正式在线上使用 Hadoop 3.0.0 了!这个版本是 Apache Hadoop 3.0.0 的第一个稳定版本,有很多重大的改进,比如支持 EC、支持多于2个的NameNodes、Intra-datanode均衡器等等。下面是关于 Apache Hadoop 3.0.0 GA 的正式介绍。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微

w397090770   2年前 (2017-12-15) 3042℃ 1评论37喜欢

Apache Hadoop 3.0.0-beta1 正式发布,下一个版本(GA)即可在线上使用

Apache Hadoop 3.0.0-beta1 正式发布,下一个版本(GA)即可在线上使用
就在前几天,Apache Hadoop 3.0.0-beta1 正式发布了,这是3.0.0的第一个 beta 版本。本版本基于 3.0.0-alpha4 版本进行了Bug修复、性能提升以及其他一些加强。好消息是,这个版本之后会正式发行 Apache Hadoop 3.3.0 GA(General Availability,正式发布的版本)版本,这意味着我们就可以正式在线上使用 Hadoop 3.0.0 了!目前预计 Apache Hadoop 3.3.0 GA 将会在 201

w397090770   2年前 (2017-10-11) 1932℃ 0评论15喜欢

NodeManager节点自身健康状态检测机制

NodeManager节点自身健康状态检测机制
每个 NodeManager 节点内置提供了检测自身健康状态的机制(详情参见 NodeHealthCheckerService);通过这种机制,NodeManager 会将诊断出来的监控状态通过心跳机制汇报给 ResourceManager,然后ResourceManager 端会通过 RMNodeEventType.STATUS_UPDATE 更新 NodeManager 的状态;如果此时的 NodeManager 节点不健康,那么 ResourceManager 将会把 NodeManager 状态变为 NodeState

w397090770   2年前 (2017-06-08) 2438℃ 0评论18喜欢

NodeManager生命周期介绍

NodeManager生命周期介绍
ResourceManager 内维护了 NodeManager 的生命周期;对于每个 NodeManager 在 ResourceManager 中都有一个 RMNode 与其对应;除了 RMNode ,ResourceManager 中还定义了 NodeManager 的状态(states)以及触发状态转移的事件(event)。具体如下:org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.rmnode.RMNode:这是一个接口,每个 NodeManager 都与 RMNode 对应,这个接口主要维

w397090770   2年前 (2017-06-07) 2120℃ 0评论21喜欢

Apache YARN各组件功能概述

Apache YARN各组件功能概述
Apache YARN是将之前Hadoop 1.x的 JobTracker 功能分别拆到不同的组件里面了,每个组件分别负责不同的功能。在Hadoop 1.x中, JobTracker 负责管理集群的资源,作业调度以及作业监控;YARN把这些功能分别拆到ResourceManager 和 ApplicationMaster 中了。而之前的TaskTracker被NodeManager替代。下面分别介绍YAEN的各个组件的作用。如果想及时了解Spark、Had

w397090770   2年前 (2017-06-01) 2730℃ 0评论29喜欢

三种方法实现Hadoop(MapReduce)全局排序(2)

三种方法实现Hadoop(MapReduce)全局排序(2)
我在前面的文章介绍了MapReduce中两种全排序的方法及其实现。但是上面的两种方法都是有很大的局限性:方法一在数据量很大的时候会出现OOM问题;方法二虽然能够将数据分散到多个Reduce中,但是问题也很明显:我们必须手动地找到各个Reduce的分界点,尽量使得分散到每个Reduce的数据量均衡。而且每次修改Reduce的个数时,都得

w397090770   2年前 (2017-05-12) 5112℃ 14评论18喜欢

三种方法实现Hadoop(MapReduce)全局排序(1)

三种方法实现Hadoop(MapReduce)全局排序(1)
我们可能会有些需求要求MapReduce的输出全局有序,这里说的有序是指Key全局有序。但是我们知道,MapReduce默认只是保证同一个分区内的Key是有序的,但是不保证全局有序。基于此,本文提供三种方法来对MapReduce的输出进行全局排序。生成测试数据在介绍如何实现之前,我们先来生成一些测试数据,实现如下:[code lang="bash"]#!

w397090770   2年前 (2017-05-10) 10134℃ 0评论25喜欢