【Hadoop Summit Tokyo 2016】操纵云上基于Hadoop 集群的YARN

简介: 本讲义出自Abhishek Modi在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了Qubole的Hadoop技术、Qubole的架构设计、短生命周期的Hadoop集群的相关内容以及面对的挑战以及YARN的自动扩展和不断发展的HDFS技术。

本讲义出自Abhishek Modi在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了Qubole的Hadoop技术、Qubole的架构设计、短生命周期的Hadoop集群的相关内容以及面对的挑战以及YARN的自动扩展和不断发展的HDFS技术。

af64776df7d4ad3e167e5b37f4f7cae14d1c2df9

c0c33d4dabb30631832b93d72c3c193fc3825b57

f0a207f3faaa99aa03774bf2065604bada35446f

26326a32d27bc43b82f9e8d8c41dbef0545ac5a9

548fbb8529e8fecc44c218775fb7ee568975d587

4381c19803d867aea40e90ea2ce294eb061cdb88

7b40c694e61848e7cde3800a343a4cf4427b9ba4

428851e52bd9b4394b7fdebefb45c0d9e02708b0

b5ee5682e72067f2c990941bb98e4dbf46333aeb

4c612961411c30ab675556f8e97a41801dc730fd

76212f00f4c1e6d65671e54ad94061f307a8857c

142c0b684b707fa6d7efc64d04900044d43520ab

ec0bdcaa3ba6a29a240ac5fac6e30876384bfcea

2e4089243326b013ee790854e61ab7eb215e3b2c

301f5fb68619df50825e02e8a5ff542120b1fc1d

f13ec75abf2d9b8f223cd8199ac30d6d5c33ebfc

364b1dfad8e66585c1b0e8cf82adbb2ff898755e

d3a8ee89fc4ab6e4fbc4474c6b0e492166c81af9

1d41a51bd2838a7063e742281ede3060cea66ddb

33d1e381a6c21ba4a534c4d7b7dcba89694b5f6a

8aec36338cc38293645eae01cb3988fd7d5c9f6f

b7344f83eb815a550c65edaf744c79cc43aa229d


相关文章
|
5天前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Hadoop【基础知识 03+04】【Hadoop集群资源管理器yarn】(图片来源于网络)(hadoop fs + hadoop dfs + hdfs dfs 使用举例)
【4月更文挑战第5天】Hadoop【基础知识 03】【Hadoop集群资源管理器yarn】(图片来源于网络)Hadoop【基础知识 04】【HDFS常用shell命令】(hadoop fs + hadoop dfs + hdfs dfs 使用举例)
31 9
|
6天前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Hadoop【基础知识 03】【Hadoop集群资源管理器yarn】(图片来源于网络)
【4月更文挑战第4天】Hadoop【基础知识 03】【Hadoop集群资源管理器yarn】(图片来源于网络)
19 4
|
8天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
【Hadoop】Hadoop的三种集群模式
【4月更文挑战第9天】【Hadoop】Hadoop的三种集群模式
|
11天前
|
资源调度 分布式计算 算法
【Hadoop Yarn】Hadoop Yarn 基于优先级的调度算法
【4月更文挑战第7天】【Hadoop Yarn】Hadoop Yarn 基于优先级的调度算法
|
11天前
|
资源调度 分布式计算 监控
【Hadoop Yarn】Yarn 工作机制
【4月更文挑战第7天】【Hadoop Yarn】Yarn 工作机制
|
7天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
大数据处理架构Hadoop
【4月更文挑战第10天】Hadoop是开源的分布式计算框架,核心包括MapReduce和HDFS,用于海量数据的存储和计算。具备高可靠性、高扩展性、高效率和低成本优势,但存在低延迟访问、小文件存储和多用户写入等问题。运行模式有单机、伪分布式和分布式。NameNode管理文件系统,DataNode存储数据并处理请求。Hadoop为大数据处理提供高效可靠的解决方案。
26 2
|
7天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
|
9天前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
利用Hive与Hadoop构建大数据仓库:从零到一
【4月更文挑战第7天】本文介绍了如何使用Apache Hive与Hadoop构建大数据仓库。Hadoop的HDFS和YARN提供分布式存储和资源管理,而Hive作为基于Hadoop的数据仓库系统,通过HiveQL简化大数据查询。构建过程包括设置Hadoop集群、安装配置Hive、数据导入与管理、查询分析以及ETL与调度。大数据仓库的应用场景包括海量数据存储、离线分析、数据服务化和数据湖构建,为企业决策和创新提供支持。
40 1
|
26天前
|
消息中间件 SQL 分布式计算
大数据Hadoop生态圈体系视频课程
熟悉大数据概念,明确大数据职位都有哪些;熟悉Hadoop生态系统都有哪些组件;学习Hadoop生态环境架构,了解分布式集群优势;动手操作Hbase的例子,成功部署伪分布式集群;动手Hadoop安装和配置部署;动手实操Hive例子实现;动手实现GPS项目的操作;动手实现Kafka消息队列例子等
20 1
大数据Hadoop生态圈体系视频课程
|
4月前
|
分布式计算 资源调度 搜索推荐
《PySpark大数据分析实战》-02.了解Hadoop
大家好!今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第1章第2节的内容:了解Hadoop。
44 0
《PySpark大数据分析实战》-02.了解Hadoop