CDH是Cloudera公司提供的Hadoop发行版，它在原生开源的Apache Hadoop基础之上，针对特定版本的Hadoop以及Hadoop相关的软件，如Zookeeper、HBase、Flume、Sqoop等做了兼容性开发，我们在安装CDH发行版的Hadoop时就无需进行额外繁琐的兼容性测试。 以往安装配置使用Apache Hadoop时，完全需要手动在服务器上，通过命令和脚本进行安装配置，比较复杂而繁琐。使用CDH，我们可以通过Cloudera提供的CM（Cloudera Manager）来进行安装，CM是一个面向Hadoop相关软件的强大SCM工具，它提供了通过Web界面向导的方式进行软件的安装配置，此外还提供了比较基础、友好的监控、预警功能，通过Web UI展示各种已安装软件的资源使用情况、系统运行状态等等。 如果使用CM来管理CDH平台，因为CM使用了监控管理、运行状态数据采集、预警等等很多服务，所以在集群服务器资源使用方面也会比通常的Apache Hadoop版本多很多，如果所需要的Hadoop集群规模超大，比如成百上千个节点，使用CM来安装管理CDH集群能够节省大量时间，而且节省了对整个集群基本的监控的配置管理；如果集群规模比较小，

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 在文章《MapReduce V1：TaskTracker设计要点概要分析》中我们已经了解了org.apache.hadoop.mapred.Child启动的基本流程，在Child VM启动的过程中会运行MapTask，实际是运行用户编写的MapReduce程序中的map方法中的处理逻辑，我们首先看一下，在Child类中，Child基于TaskUmbilicalProtocol协议与TaskTracker通信，获取到该Child VM需要加载的Task相关数据，包括Task本身，代码如下所示： final TaskUmbilicalProtocol umbilical = taskOwner.doAs(new PrivilegedExceptionAction<TaskUmbilicalProtocol>() { @Override public TaskUmbilicalProtocol run() throws Exception { // 建立Child到TaskTracker的RPC连接 return (TaskUmbilicalProtocol)RPC.getProxy(TaskUmbilicalProtocol.class, TaskUmbilicalProtocol.versionID, address, defaultConf); } }); ... ... JvmContext context

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 TaskTracker周期性地向JobTracker发送心跳报告，在RPC调用返回结果后，解析结果得到JobTracker下发的运行Task的指令，即LaunchTaskAction，就会在TaskTracker节点上准备运行这个Task。Task的运行是在一个与TaskTracker进程隔离的JVM实例中执行，该JVM实例是通过org.apache.hadoop.mapred.Child来创建的，所以在创建Child VM实例之前，需要做大量的准备工作来启动Task运行。一个Task的启动过程，如下序列图所示： 通过上图，结合源码，我们将一个Task启动的过程，分为下面3个主要的步骤： 初始化跟踪Task运行的相关数据结构 准备Task运行所共享的Job资源 启动Task 下面，我们详细分析上面3个步骤的流程： 初始化跟踪Task运行的相关数据结构 如果是LaunchTaskAction，则TaskTracker会将该指令加入到一个启动Task的队列中，进行一步加载处理，如下所示： private void addToTaskQueue(LaunchTaskAction action) { if (action.getTask().isMapTask()) { mapLauncher.addToTaskQueue(action);

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 本文不打算深入地详细分析TaskTracker某个具体的处理流程，而是概要地分析TaskTracker在MapReduce框架中的主要负责处理那些事情，是我们能够在宏观上了解TaskTracker端都做了哪些工作。我尽量将TaskTracker端的全部要点内容提出来，但是涉及到详细的分析，只是点到为止，后续会对相应模块的处理流程结合代码进行分析。 TaskTracker主要负责MapReduce计算集群中Task运行的管理，所以TaskTracker要管理的事情比较多。一个MapReduce Job由很多的Task组成，而一个Job的所有Task被分成几个相斥的子集，每个子集被分配到某一个TaskTracker上去运行，所以一个TaskTracker管理运行了一个Job的所有Task的一个子集，也就是说TaskTracker不仅要维护每个Job对应的一个Task的子集，还要维护这些Task所属的Job的运行状态，对于Job/Task的状态的管理都是与JobTracker通过RPC通信保持状态的同步。 下面是TaskTracker端的主要组件，如下图所示： 为了了解TaskTracker中各个组件都负责处理哪些工作，我们通过下表来简要地说明各

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。这篇文章的内容，更多地主要是描述处理/交互流程性的东西，大部分流程图都是经过我梳理后画出来的（开始我打算使用序列图来描述流程，但是发现很多流程在单个对象内部都已经非常复杂，想要通过序列图表达有点担心描述不清，所以选择最基本的程序流程图），可能看起来比较枯燥，重点还是关注主要的处理流程要点，特别的地方我会刻意标示出来，便于理解。 JobTracker与TaskTracker之间通过org.apache.hadoop.mapred.InterTrackerProtocol协议来进行通信，TaskTracker通过该接口进行远程调用实现Heartbeat消息的发送，协议方法定义如下所示： HeartbeatResponse heartbeat(TaskTrackerStatus status, boolean restarted, boolean initialContact, boolean acceptNewTasks, short responseId) throws IOException; 通过该方法可以看出，最核心的Heartbeat报告数据都封装在Ta

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。在MapReduce程序运行的过程中，JobTracker端会在内存中维护一些与Job/Task运行相关的信息，了解这些内容对分析MapReduce程序执行流程的源码会非常有帮助。 在编写MapReduce程序时，我们是以Job为单位进行编程处理，一个应用程序可能由一组Job组成，而MapReduce框架给我们暴露的只是一些Map和Reduce的函数接口，在运行期它会构建对应MapTask和ReduceTask，所以我们知道一个Job是由一个或多个MapTask，以及0个或1个ReduceTask组成。而对于MapTask，它是根据输入的数据文件的的逻辑分片（InputSplit）而定的，通常有多少个分片就会有多少个MapTask；而对于ReduceTask，它会根据我们编写的MapReduce程序配置的个数来运行。 有了这些信息，我们能够预想到，在Job运行过程中，无非也需要维护与这些Job/Task相关的一些状态信息，通过一定的调度策略来管理Job/Task的运行。这里，我们主要关注JobTracker端的一些非常有用的数据结构：JobTracker、JobInProgress、TaskInProgress，来熟悉各种数据结构的定义及作用。 数据

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。MapReduce V1实现中，主要存在3个主要的分布式进程（角色）：JobClient、JobTracker和TaskTracker，我们主要是以这三个角色的实际处理活动为主线，并结合源码，分析实际处理流程。 上一篇我们分析了Job提交过程中JobClient端的处理流程（详见文章 MapReduce V1：Job提交流程之JobClient端分析），这里我们继续详细分析Job提交在JobTracker端的具体流程。通过阅读源码可以发现，这部分的处理逻辑还是有点复杂，经过梳理，更加细化清晰的流程，如下图所示： 上图中主要分为两大部分：一部分是JobClient基于RPC调用提交Job到JobTracker后，在JobTracker端触发TaskScheduler所注册的一系列Listener进行Job信息初始化；另一部分是JobTracker端监听Job队列的线程，监听到Job状态发生变更触发一系列Listener更新状态。我们从这两个方面展开分析： JobTracker接收Job提交 JobTracker接收到JobClient提交的Job，在JobTracker端具体执行流程，描述如下： JobClient基于JobSubmissionProtocol协议远程调用JobTracker的s

我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 MapReduce V1实现中，主要存在3个主要的分布式进程（角色）：JobClient、JobTracker和TaskTracker，我们主要是以这三个角色的实际处理活动为主线，并结合源码，分析实际处理流程。下图是《Hadoop权威指南》一书给出的MapReduce V1处理Job的抽象流程图： 如上图，我们展开阴影部分的处理逻辑，详细分析Job提交在JobClient端的具体流程。 在编写好MapReduce程序以后，需要将Job提交给JobTracker，那么我们就需要了解在提交Job的过程中，在JobClient端都做了哪些工作，或者说执行了哪些处理。在JobClient端提交Job的处理流程，如下图所示： 上图所描述的Job的提交流程，说明如下所示： 在MR程序中创建一个Job实例，设置Job状态 创建一个JobClient实例，准备将创建的Job实例提交到JobTracker 在创建JobClient的过程中，首先必须保证建立到JobTracker的RPC连接 基于JobSubmissionProtocol协议远程调用JobTracker获取一个新的Job ID 根据MR程序中配置的Job，在HDFS上创建Job相关目录，并将配置的tmpfiles、tmpja

Apache Pig是一个用来分析大数据集的平台，它由两部分组成：一部分是用于表达数据分析程序的高级脚本语言，另一部分是用于评估分析程序的基本工具。目前来看，Pig主要用于离线数据的批量处理应用场景，但是随着Pig的发展处理数据的速度会不断地提升，这可能依赖于Pig底层的执行引擎。比如，Pig通过指定执行模式，可以使用Hadoop的MapReduce计算引擎来实现数据处理，也可以使用基于Tez的计算引擎来实现（Tez是为了绕开MapReduce多阶段Job写磁盘而设计的DAG计算引擎，性能应该比MapReduce要快），看到Pig未来的发展路线图，以后可能会基于Storm或Spark计算平台实现底层计算引擎，那样速度会有极大地提升。 我们基于最新的0.15.0版本的Pig（Hadoop使用的是2.2.0版本），通过编写一些例子脚本来实践Pig的语言特性。 Pig安装与执行 Pig安装非常简单，只需要下载Pig包，然后解压缩即可： wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.15.0/pig-0.15.0.tar.gz tar xvzf pig-0.15.0.tar.gz sudo ln -s /usr/local/pig-0.15.0 /usr/local/pig cd /usr/local/pig bi

YARN是开源项目Hadoop的一个资源管理系统，最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题，但是现在它已经是一个更加通用的资源管理系统，可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上，通过YARN来管理资源。如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能，你也可以实现YARN提供的编程API，将你的应用程序运行于YARN之上，将资源的分配与回收统一交给YARN去管理，可以大大简化资源管理功能的开发。当前，也有很多应用程序已经可以构建于YARN之上，如Storm、Spark等计算框架。 YARN整体架构 YARN是基于Master/Slave模式的分布式架构，我们先看一下，YARN的架构设计，如图所示（来自官网文档）： 上图，从逻辑上定义了YARN系统的核心组件和主要交互流程，各个组件说明如下： YARN Client YARN Client提交Application到RM，它会首先创建一个Application上下文件对象，并设置AM必需的资源请求信息，然后提交到RM。YARN Client也可以与RM通信，获取到一个已经提交并运行的Application的状态信息等，具体详见后面ApplicationClientPro