告诉我各种 Hadoop 守护进程及其在 Hadoop 集群中的作用。...NameNode 恢复过程包括以下步骤来启动和运行 Hadoop 集群： 使用文件系统元数据副本（FsImage）启动一个新的 NameNode。...根据经验，文件、块或目录的元数据需要 150 个字节。 17.在HDFS中如何定义“块”？Hadoop 1 和 Hadoop 2 中的默认块大小是多少？可以改变吗？...Hadoop 中的“推测执行”是什么？ 如果某个节点似乎执行任务的速度较慢，则主节点可以在另一个节点上冗余地执行同一任务的另一个实例。然后，首先完成的任务将被接受，另一个被杀死。...Write Ahead Log (WAL) 是附加到分布式环境中每个 Region Server 的文件。WAL 存储尚未持久化或提交到永久存储的新数据。它用于恢复数据集失败的情况。 45.
rdd.cache() rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) 这两个方法作用是一样的，只不过后者可以设置持久化的位置，cache()则是直接持久化到内存中。...这就意味着，显式地创建广播变量只有在下面的情形中是有用的：当跨越多个阶段的那些任务需要相同的数据，或者当以反序列化方式对数据进行缓存是非常重要的。...此外，一旦广播变量创建后，普通变量v的值就不能再发生修改，从而确保所有节点都获得这个广播变量的相同的值。...累加器 累加器是仅仅被相关操作累加的变量，通常可以被用来实现计数器（counter）和求和（sum）。 Spark原生地支持数值型（numeric）的累加器，程序开发人员可以编写对新类型的支持。...运行在集群中的任务，就可以使用add方法来把数值累加到累加器上，但是，这些任务只能做累加操作，不能读取累加器的值，只有任务控制节点（Driver Program）可以使用value方法来读取累加器的值。
NodeManager：NodeManager安装在每个DataNode上，它负责在每个DataNode上执行任务。 5.告诉我各种Hadoop守护程序及其在Hadoop集群中的角色。...NameNode恢复过程涉及以下步骤，以使Hadoop集群启动并运行： 使用文件系统元数据副本（FsImage）启动新的NameNode。...根据经验法则，文件，块或目录的元数据占用150个字节。 17.您如何在HDFS中定义“阻止”？Hadoop 1和Hadoop 2中的默认块大小是多少？可以更改吗？...Hadoop中的“推测执行”是什么？ 如果某个节点执行任务的速度较慢，则主节点可以在另一个节点上冗余地执行同一任务的另一个实例。然后，首先完成的任务将被接受，而另一个任务将被杀死。...预写日志（WAL）是附加到分布式环境中每个区域服务器的文件。WAL将尚未持久保存或提交给永久存储的新数据存储。在无法恢复数据集的情况下使用它。
有各种系统可用于大数据处理和分析，Hadoop的替代品（如HPCC）或亚马逊新推出的Red Shift。...Hadoop通过在整个集群的不同节点中创建数据的多个副本，来确保数据的高可用性。默认情况下，复制因子被设置为3.在Hadoop中，代码被移动到数据的位置，而不是将数据移向代码。...所有这些拆分块将在集群上被复制'N'次。N是复制因子，通常设为3。 NameNode NameNode包含有关块的位置信息以及整个目录结构和文件的信息。...Job Tracker 调度作业，，并通过在其他节点上重新执行他们来处理失败的任务。Job Tracker目前是Hadoop集群中的一个单点故障。.../bin/stop-all.sh），停止所有Hadoop服务。 本文涵盖了大数据，分析和Hadoop的各个方面。我主要关注Hadoop架构，并指出Hadoop在容错和恢复方面的漏洞。
； NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage； 所以如果NameNode中的元数据丢失，是可以从Secondary NameNode恢复一部分元数据信息的，但不是全部，...如果有2N+1台JournalNode，那么根据大多数的原则，最多可以容忍有N台JournalNode节点挂掉。 7. 在NameNode HA中，会出现脑裂问题吗？...如果 transitionToStandby 方法调用失败，那么就执行 Hadoop 配置文件之中预定义的隔离措施，Hadoop 目前主要提供两种隔离措施，通常会选择 sshfence： sshfence...将得到的任务进一步分配给内部的任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有的内部任务状态，并在任务运行失败的时候重新为任务申请资源以重启任务。...各个任务向AM汇报自己的状态和进度，以便当任务失败时可以重启任务。 应用程序完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自己。 17.
目录：Hadoop的相关配置文件目录 lib目录：存放Hadoop的本地库，提供数据压缩解压缩能力 sbin目录：存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本 share目录：存放Hadoop的依赖jar包...如果不指定为yarn，那么MapReduce程序就只会在本地运行而非在整个集群中运行。...[hadoop2.7]# bin/hdfs namenode -format 格式化NameNode，会产生新的clusterID,导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到已往数据...所以，格式NameNode时，一定要停止相关进程，删除data数据和log日志，然后再格式化NameNode。clusterID在如下目录中的VERSION文件里，可自行查看对比。...再次执行文件分析任务。 查看Web端 ? ?
对于一个分布式计算引擎（尤其是7*24小时不断运行的流处理系统）来说，由于机器故障、数据异常等原因导致作业失败的情况是时常发生的，因此一般的分布式计算引擎如Hadoop、Spark都会设计状态容错机制确保作业失败后能够恢复起来继续运行...例如，一个程序从一个文件中读取数据，程序在内存中记录下来文件读取到了什么位置，将其保存在某个对象的offset字段中，以便接下来从该位置继续读取。...存储数据位置：由于计算引擎的数据一定有一个数据源，而某些数据源会为每条数据记录它在数据源中的位置。计算引擎可以将读取到的最新一条数据在数据源的位置记录下来，将其作为状态保存和恢复。...恢复数据的接收和处理。 当作业出现异常时，则可以从之前持久化的地方恢复。Hadoop与Spark的容错机制就是该思想的实现。 Hadoop的任务可以分为Map任务和Reduce任务。...当作业停止后重启，则可以直接从之前刷写到磁盘的数据恢复。如下图所示： ? 分布式容错 延续这个思路，是否可以设计一个分布式的容错机制呢？下图是一个多节点 的分布式任务，数据流从左至右。 ?
在 NameNode HA 中，会出现脑裂问题吗？怎么解决脑裂 精神分裂对于NameNode这种对数据一致性要求非常高的系统来说是灾难性的，数据会出现紊乱，不可恢复。...2.如果transitionToStandby方法调用失败，则实施Hadoop配置文件中预定义的隔离措施。...监控所有内部任务的状态，并在任务运行失败时为任务重新申请资源以重启任务。 3 3.NodeManager: NodeManager是每个节点的资源和任务管理器。...8.每个任务向AM报告其状态和进度，以便在任务失败时可以重新启动。 9.应用程序完成后，ApplicationMaster退出ResourceManager并关闭自己。 17....为了确保故障转移能够快速完成，Standby Namenode 需要维护最新的 Block 位置信息，即每个 Block 副本存放在集群中的哪些节点上。
将新的元数据刷新到本地磁盘的新的映象文件中，这样可以截去旧的事务日志，这个过程称为检查点（Checkpoint）。...若任务执行失败，如果是ApplicationMaster失败，ApplicationManager会重新选择一个Container再次执行此任务对应的ApplicationMaster；如果是计算节点失败...实时配置：管理员能够以安全的方式，在不停止集群的情况下，实时更新队列配置。 ① 实时更改队列状态：管理员可以在不停止集群的情况下，将队列从运行状态切换成停止状态。...② Shell命令接口：$HADOOP_YARN_HOME/bin/yarn rmadmin –refreshQueues，管理员可以通过此命令在不停止集群的情况下，使多级队列的配置立即生效。...（四）Hadoop 2.0安全机制简介 早期Hadoop版本假定HDFS和MapReduce运行在安全的环境中，它基本上没有安全措施。
在本文中，我将详细解释Spark与Hadoop的区别，并通过一个具体的案例来说明这些区别。 首先，让我们来了解一下Spark和Hadoop的基本概念和作用。...Spark具有容错性，可以自动恢复失败的任务，并且可以在内存中保留数据的中间结果，以便在任务失败时快速恢复。Spark可以在集群中分布式运行，可以根据需要进行水平扩展。...HDFS用于存储大规模数据集，并提供了高容错性和高吞吐量的数据访问能力。MapReduce是一种将计算任务分解为多个并行子任务的编程模型，适用于批处理任务。...而Hadoop MapReduce主要适用于批处理任务。 数据缓存：Spark可以在内存中保留数据的中间结果，以便在任务失败时快速恢复。...下面是一个使用Spark和Hadoop的具体案例，用于计算一个文本文件中单词的词频统计： import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD
Hadoop可以检测并处理应用层上的错误，并可以把错误转移到其他服务器上(让它错误，我在用别的服务器顶上就可以了)，所以Hadoop提供一个基于计算机集群的、高效性的服务。...框架会对map的输出先进行排序， 然后把结果输入给reduce任务。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。 整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。...master负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的slave上，master监控它们的执行，重新执行已经失败的任务。而slave仅负责执行由master指派的任务。...事实上，每个元素都是被独立操作的，而原始列表没有被更改，因为这里创建了一个新的列表来保存操作结果。这就是说，Map操作是可以高度并行的。...(资源的二次分配)；与NodeManager通信以启动/停止任务；监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。
正在执行的任务会失败 存在单点故障，(Flink支持HA) taskmanager挂掉 如果有多余的taskmanager节点，flink会自动把任务调度到其它节点执行 3...YARN和HDFS的配置信息，否则启动会失败 ....(taskmanager运行在上面) Ⅳ、使用on-yarn的好处： 提高集群机器的利用率 一套集群，可以执行MR任务，spark任务，flink任务等… Ⅴ、Flink on yarn内部实现...默认情况下，每个flink集群只有一个JobManager，这将导致一个单点故障(SPOF)：如果JobManager挂了，则不能提交新的任务，并且运行中的程序也会失败。 ...使用JobManager HA，集群可以从JobManager故障中恢复，从而避免SPOF(单点故障) 。 用户可以在standalone或 YARN集群 模式下，配置集群高可用。 ?
的管理配置及故障恢复相关的参数。...官网说的是CTRL+C可以会在杀死yarn-session.sh的客户端的时候停止整个应用，max os下实测，不行的。...提交job到yarn-session 启动完yarn-session就是提交应用了，那么一个集群中可以存在多个yarn-session如何提交到自己的yarn-session呢？...运行bin/flink run –help 可以产看flink提交到yarn的相关参数其中有一个叫做 ? 然后就可以提交任务了 ./bin/flink run....故障恢复 Flink的yarn客户端有一些配置可以控制在containers失败的情况下应该怎么做。可以在conf/flink-conf.yaml或者启动YARN session以-D形式指定。
独立 - Spark Standalone部署意味着Spark占据了HDFS（Hadoop分布式文件系统）之上的位置，并且明确地为HDFS分配了空间。...有两种方法可以创建RDD - 在驱动程序中并行化现有集合，或在外部存储系统中引用数据集，例如共享文件系统，HDFS，HBase或提供Hadoop输入格式的任何数据源。...2. 4 MapReduce上的交互操作 用户对同一数据子集运行即席查询。每个查询都将在稳定存储上执行磁盘I / O，这可以控制应用程序执行时间。...以下命令用于从给定位置读取文件。这里，使用inputfile的名称创建新的RDD。在textFile（“”）方法中作为参数给出的String是输入文件名的绝对路径。...执行此操作后，您将找不到任何输出，因为这不是一个动作，这是一个转换; 指向一个新的RDD或告诉火花如何处理给定的数据） val counts = inputfile.flatMap(line => line.split
将得到的任务进一步分配给内部的任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有的内部任务状态，并在任务运行失败的时候重新为任务申请资源以重启任务。...NodeManager为任务设置好运行环境，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过运行这个脚本启动任务 各个任务向AM汇报自己的状态和进度，以便当任务失败时可以重启任务。...3.7 AM的失败和恢复 当AM失效后，YARN只负责重新启动一个AM，任务恢复到失效前的状态是由AM自己完成的。AM为了能实现恢复任务的目标，可以采用以下方案：将任务的状态持久化到外部存储中。...NameNode检测到失败的EC块， 会选择一个DataNode进行恢复工作。此过程类似于失败时如何重新恢复副本的块。...将得到的任务进一步分配给内部的任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有的内部任务状态，并在任务运行失败的时候重新为任务申请资源以重启任务。
为了实现这一点，Spark Streaming需要将足够的信息checkpoint到容错存储系统，以便它可以从故障中恢复。 checkpoint有两种类型的数据： 1....从driver故障中恢复 元数据checkpoint用于使用进度信息进行恢复。 请注意，可以在不启用checkpoint的情况下运行没有上述有状态转换的简单流应用程序。...对非Hadoop环境的支持希望将在未来得到改善。...除了使用getOrCreate之外，还需要确保driver进程在失败时自动重新启动。这只能通过应用程序部署的集群管理器来完成，比如yarn。...然后可以启动升级的应用程序，该应用程序将从早期应用程序停止的同一位置开始处理。
Flink History Server配置使用 基于Standalone或者Yarn模式提交Flink任务后，当任务执行失败、取消或者完成后，可以在WebUI中查看对应任务的统计信息，这些统计信息在生产环境中对我们来说非常重要...已完成的作业归档由JobManager上传持久化到某个路径下，这个路径可以是本地文件系统、HDFS、H3等，History Server 可以周期扫描该路径将归档的Flink任务日志恢复出来，从而可以查看相应...HDFS中暂时不会生成hdfs://mycluster/flink/completed-jobs"目录，当Flink集群停止、任务取消、任务失败后才可以在该目录下看到job信息。...，可以登录Flink历史日志服务器查看先前任务统计信息： 图片 注意：在取消任务或者停止Flink集群后，需要等待一小段时间才能在Flink历史日志服务器中查看到对应的取消任务。...HDFS中暂时不会生成hdfs://mycluster/flink/completed-jobs"目录，当Flink集群停止、任务取消、任务失败后才可以在该目录下看到job信息。
从Kafka服务器故障中恢复（即使当新当选的领导人在当选时不同步） 支持通过GZIP或Snappy压缩进行消费 可配置：可以为每个主题配置具有日期/时间变量替换的唯一HDFS路径模板 当在给定小时内已写入所有主题分区的消息时...Kafka Connect跟踪从每个表中检索到的最新记录，因此它可以在下一次迭代时（或发生崩溃的情况下）从正确的位置开始。...即使更新在部分完成后失败，系统恢复后仍可正确检测并交付未处理的更新。 自定义查询：JDBC连接器支持使用自定义查询，而不是复制整个表。...对于自定义查询，只要可以将必要WHERE子句正确附加到查询中，就可以使用其他更新自动更新模式之一。或者，指定的查询可以自己处理对新更新的过滤。...为了确保正确推断类型，连接器提供了一项功能，可以从Kafka消息的架构中推断映射。
接下来：我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题 MapRedece Hadoop 概述 Hadoop 是 MapRedece 框架的一个免费开源实现。...MapReduce: 分布式的计算框架，可以将单个计算作业分配给多台计算机执行。...MapRedece 原理 MapRedece 工作原理 主节点控制 MapReduce 的作业流程 MapReduce 的作业可以分成map任务和reduce任务 map 任务之间不做数据交流，reduce...Hadoop 流(Python 调用) 理论简介 例如: Hadoop流可以像Linux命令一样执行 cat inputFile.txt | python mapper.py | sort | python...reducer.py > outputFile.txt 类似的Hadoop流就可以在多台机器上分布式执行，用户可以通过Linux命令来测试Python语言编写的MapReduce脚本。
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