您当前的位置:首页 > 科技

大数据作业调度(大数据作业调度平台)

时间:2024-08-09 20:58:03

本篇目录:

1、大数据平台一般采用什么操作系统2、请简要描述Hadoop计算框架MapReduce的工作原理3、大数据调度平台分类(Oozie/Azkaban/AirFlow/DolphinScheduler)_百...4、hadoop的mapreduce常见算法案例有几种

大数据平台一般采用什么操作系统

1、linux更好因为:Linux做为开源免费的操作系统,也有些优点是Windows无论如何也赶不上的。不用花钱正版的Windows系统是要花钱购买的,而且价钱还不低(买笔记本带Windows系统其实系统钱是包含在里面的)。

2、(1)操作系统的选择操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台,要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统,正确的选择操作系统的版本。

大数据作业调度(大数据作业调度平台)-图1

3、支持的操作系统:Linux。③Lumify Lumify归Altamira科技公司(以国家安全技术而闻名)所有,这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try.Lumify.io试一下演示版,就能看看它的实际效果。支持的操作系统:Linux。

4、大数据操作系统(英文:BigData-Operating System)是一款全流程、可视化、智能化的企业级大数据操作系统。

5、一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。

请简要描述Hadoop计算框架MapReduce的工作原理

1、分为2个步骤,map和reduce,map专门负责对每个数据独立地同时地打标签,框架会对相同标签的数据分成一组,reduce对分好的那些组数据做累计计算。

大数据作业调度(大数据作业调度平台)-图2

2、hadoop是依据mapreduce的原理,用Java语言实现的分布式处理机制。

3、hadoop原理:其最底部是 Hadoop Distributed File System(HDFS),它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎,该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。

4、(1)map task任务执行,输入数据的来源是:HDFS的block。当然在mapreduce概念中,map task读取的是split分片。split与block的对应关系:一对一(默认)。

5、Hadoop MapReduce 其实就是Google MapReduce的一个克隆版本。Hadoop 0即第二代Hadoop系统,其框架最核心的设计是HDFS、MapReduce和YARN。其中,HDFS为海量数据提供存储,MapReduce用于分布式计算,YARN用于进行资源管理。

大数据作业调度(大数据作业调度平台)-图3

大数据调度平台分类(Oozie/Azkaban/AirFlow/DolphinScheduler)_百...

Airflow 是 Airbnb 开源的一个用 Python 编写的调度工具。于 2014 年启动,2015 年春季开源,2016 年加入 Apache 软件基金会的孵化计划。

数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。

AirflowApache Airflow是一种功能强大的工具,可作为任务的有向无环图(DAG)编排、任务调度和任务监控的工作流工具。Airflow在DAG中管理作业之间的执行依赖,并可以处理作业失败,重试和警报。

Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

hadoop的mapreduce常见算法案例有几种

1、map阶段:就是将输入通过map函数处理得出中间结果并通过hadoop框架分配到不同的reduce。reduce阶段:就是将中间结果通过reduce函数处理得到最后的结果。

2、numSplits:来自job.getNumMapTasks(),即在job启动时用户利用 org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setNumMapTasks(int n)设置的值,从方法的名称上看,是用于设置map的个数。

3、上升到抽象模型:Mapper与Reducer。MPI等并行计算方法缺少高层并行编程模型,为了克服这一缺陷,MapReduce借鉴了Lisp函数式语言中的思想,用Map和Reduce两个函数提供了高层的并行编程抽象模型。

到此,以上就是小编对于大数据作业调度平台的问题就介绍到这了,希望介绍的几点解答对大家有用,有任何问题和不懂的,欢迎各位老师在评论区讨论,给我留言。

数据

最新文章