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  • Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,hadoop2.0还包括YARN。
  • 机器学习是现代人工智能的基石,它颠覆了传统编程模式。机器学习有助于创建修正和改善其性能的软件,而无需人类向其解释如何完成任务。
  • 如果您的Hadoop项目将有新的突破,那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会
  • 无论先进先出调度器,容量调度器,还是公平调度器,他们的核心:资源分配模型是一样的。
  • MapReduce和Spark对外提供了上百个配置参数,用户可以为作业定制这些参数以更快,更稳定的运行应用程序。本文梳理了最常用的一些MapReduce和Spark配置参数。
  • 作业资源份额的计算是根据作业的权值将集群的资源总量划分给各个可以运行的作业。默认情况下,权值基于作业优先级,每个优先级对应的权值是低一个优先级的2倍(优先级共有VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,
  • YARN虽然是从MapReduce发展而来,但其实更偏底层,它在硬件和计算框架之间提供了一个抽象层,用户可以方便的基于YARN编写自己的分布式计算框架,而不用关心硬件的细节。
  • 本文描述了hadoop中的计算能力调度器(CapacityScheduler)的实现算法,计算能力调度器是由Yahoo贡献的,主要是解决HADOOP-3421中提出的,在调度器上完成HOD(HadoopOnDemand)功能,克服已有
  • CapacityScheduler是YARN中默认的资源调度器。
  • 配置这些参数前,应充分理解这几个参数的含义,以防止误配给集群带来的隐患。另外,这些参数均需要在yarn-site.xml中配置
  • 很多朋友问时下如火如荼的Hadoop是否适合引进我们自己的项目,什么时候用SQL,什么时候用Hadoop,它们之间如何取舍?
  • hadoop2.0版本,hadoop采用了平级队列组织方式,,管理员可将用户分到若干个扁平队列中,在每个队列中,可指定一个或几个队列管理员管理这些用户,比如杀死任意用户的作业,修改任意用户作业的
  • 如果这是true,新的队列可以在提交申请时被创建,无论是因为它们是由提交者指定为应用程序的队列中,或者因为它们是由用户的默认队列属性放在那里。
  • 理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。
  • 学习并实践本文教程后,可以对HDFS有比较清晰的认识,并可以进行熟练操作,为后续学习Hadoop体系打好基础。
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