Hadoop дипломная работа

Дешевизна лицензирования Open Source. Смешение Hadoop дипломная работа для Reducer сортировка и агрегация данных. Отсутствие контроля над потоком данных у разработчика поток данных управляется фреймворком Hadoop MapReduce автоматически. Как следствие предыдущего пункта, невозможность простыми средствами организовать взаимодействие между Hadoop дипломная работа выполняющимися потоками. Hadoop дипломная работа MapReduce по производительности менее эффективно, чем специализированные решения.

Worker-процессы — это произвольное множество процессов TaskTracker, исполняющихся на DataNode. JobTracker является единственным узлом, на котором выполняется приложение MapReduce, вызываемое программным клиентом. JobTracker Hadoop дипломная работа следующие функции:. В свою очередь, TaskTracker выполняет следующие функции:. Взаимодействие TaskTracker-узлов с узлом JobTracker идет посредством RPC-вызовов, причем вызовы идут только от TaskTracker.

Взаимодействия TaskTracker-узлов Hadoop дипломная работа программным клиентом отсутствуют. По аналогии с архитектурой HDFS, где NameNode является единичной точкой отказа Single point of failureJobTracker также является таковой. Принцип восстановления в узлах JobTracker и TaskTracker описан ниже. При Hadoop дипломная работа TaskTracker-узла JobTracker-узел переназначает задания неисправного узла другому узлу TaskTracker.

Преимущества и недостатки Hadoop MapReduce. Эффективная работа с большим от Гб объемом данных. Снижение требований к квалификации разработчика, в том числе его знаний и опыта по написанию многопоточного кода.

Узел JobTracker использует информацию о файловых блоках количество блоков их месторасположениерасположенную в узле NamеNode, находящемуся локально, чтобы решить, сколько подчиненных задач необходимо создать на узлах типа TaskTracker. TaskTracker получает от JobTracker список задач тасковзагружает код и выполняет. Периодично TaskTracker отсылает JobTracker статус выполнения задачи.

Эффективность применение MapReduce снижается при малом количество машин в кластере высоки издержки на взаимодействие, а степень распараллеливания невелика. Невозможно предсказать окончание стадии map. Этап свертки не начинается до окончания стадии map. Как следствие предыдущего пункта, задержки в исполнении любого запущенного map-задания ведут к задержке выполнения задачи целиком.

Аналогичный принцип взаимодействия реализован в HDFS — между узлами DataNode и NameNode-узлом. Такое решение уменьшает зависимость управляющего процесса JobTracker от процессов TaskTracker. Взаимодействие JobTracker-узла с клиентом программным проходит по следующей схеме: JobTracker принимает задание Job от клиента и разбивает задание на множество M map-задач и множество R reduce-задач.

В случае неисправности Hadoop дипломная работа, для продолжения исполнения MapReduce-приложения, необходим перезапуск JobTracker-узла. При перезапуске узел JobTracker читает из специального журнала данные, о последней успешной контрольной точке checkpointвосстанавливает свое состояние на момент записи checkpoint и продолжает работу с места последней контрольной точки.

Низкая утилизация ресурсов вследствие жесткого деления ресурсов кластера на map- и reduce-слоты. Сбой узла JobTracker приводит к простою всего кластера. Как всегда будут рад Вашим комментариям и с удовольствием отвечу на появившиеся вопросы.