Introducere în Schedulerele Hadoop
Când vorbim despre Hadoop, primul lucru care ne aparține este mintea de date. Dar ne-am întrebat vreodată că Hadoop în sine nu este doar o tehnologie, ci înglobează multe instrumente și tehnici din interiorul ei, astfel încât exact cum suntem în stare să obținem automat ceea ce se intenționează prin Hadoop. Răspunsul la această întrebare se folosește de programatorii Hadoop.
Permite un nivel ridicat de procesare a sistemului și este, de asemenea, cunoscut sub numele de sistem cu scop general, care acționează asupra nivelului de distribuție a unui set de date și informații. Este un sistem multitasking care este utilizat pentru procesarea mai multor seturi de date pentru mulți utilizatori și joburi simultan. Anterior, doar un singur planificator era folosit pentru toate sarcinile, dar acum programatorii Hadoop sunt cei care sunt folosiți împreună cu logica JobTracker și sunt, de asemenea, suportați de Hadoop.
Top 4 tipuri de planificatoare Hadoop
Există mai multe tipuri de programări Hadoop pe care le folosim adesea:
1. Hadoop Primul în primul out out Scheduler
- După cum sugerează și numele, acesta este unul dintre cele mai vechi planificatoare de locuri de muncă, care funcționează pe principiul primului și primul. Practic, când vorbim despre un proces cum ar fi JobTracker, vorbim despre extragerea de locuri de muncă din coadă, despre care se spune adesea că este coada de lucru.
- Conform acelei cozi de lucru, lucrarea care este cea mai veche, adică cea care a fost prima va fi cea care va fi și prima care va fi executată.
- S-a crezut întotdeauna că este o abordare mult mai simplă decât alte tehnici de planificare și, prin urmare, nu s-a gândit prea mult la răzuirea acestei tehnici doar pentru a găsi abordări mai noi, cu capacități de planificare mai bune, deoarece au inclus și ele în sine concepte de dimensionare și prioritate a postului.
2. Planificatorul de capacitate Hadoop
- Planificatorul Hadoop Capacity este mai mult sau mai puțin similar cu abordarea FIFO, cu excepția faptului că utilizează și prioritizarea postului. Acesta adoptă o abordare ușor diferită atunci când vorbim despre nivelul de programare multi-utilizatori.
- Acesta este cunoscut pentru a planifica și simula un cluster MapReduce separat pentru fiecare organizație sau utilizator și care este realizat împreună cu tipul FIFO de programare.
3. Planificator tip Hadoop Fair
- Când apare nevoia de a furniza o cantitate separată și rezonabilă de capacitate a clusterului cu timpul și perioada, utilizăm programatorul corect Hadoop. Este util să obțineți toate grupurile, chiar dacă un anumit job este în stare de funcționare.
- Mai mult, toate sloturile gratuite ale clusterului sunt oferite tuturor lucrărilor într-un mod astfel încât fiecare utilizator să obțină o cotă normalizată din partea clusterului, deoarece mai multe locuri de muncă devin utile pentru a fi transmise.
- Dacă există un grup care nu și-a primit încă partea din cota justă și o cotă normalizată pentru o perioadă de timp și o perioadă rezonabil de bună, atunci preeminarea intră în joc, omorând astfel toate sarcinile reunite și executând capacitatea de a furniza acele sloturi pentru a rula sub capacitate.
- Mai mult, acesta este cunoscut și sub denumirea de modul contributiv, ceea ce înseamnă că prin copierea directorului bazat pe programul Hadoop și a directorului bazat pe programare corectă și plasarea fișierului JAR la locația corespunzătoare, această tehnică de planificare poate fi activată. Singurul lucru care trebuie făcut este configurarea proprietății planificatorului de sarcini la mapred.FairScheduler.
4. Alte abordări privind programatorul
- Hadoop se asigură că oferă o dispoziție de furnizare de clustere virtuale, ceea ce înseamnă că nevoia de a avea clustere fizice reale poate fi minimizată și această tehnică este cunoscută sub numele de HOD (Hadoop on Demand).
- Folosește managerul de resurse bazat pe Torque pentru a menține nodurile și alocarea acestuia în funcție de cerința clusterului virtual.
- Este utilizat pentru inițializarea încărcării și a sistemului care se bazează pe nodurile particulare din clusterul virtual și nu fizic și, de asemenea, împreună cu nodurile alocate, numai după ce fișierele de configurare sunt pregătite automat.
- Clusterul HOD ar putea fi, de asemenea, utilizat într-un mod relativ independent, odată cu inițializarea. Pe scurt, un model de nuci care se folosește pentru implementarea acestor mari clustere Hadoop se află în infrastructura cloud și asta se numește HOD. Partajează comparativ cu un număr mai mic de noduri și, prin urmare, oferă o cantitate mai mare de securitate.
Importanța utilizării programatoarelor Hadoop
- Din tipurile de Hadoop Schedulers, ar trebui să fie clar de unde este importanța utilizării acestor Hadoop Schedulers. Dacă executați un cluster mare care are diferite tipuri de locuri de muncă, priorități și dimensiuni diferite împreună cu mai mulți clienți, atunci alegeți tipul potrivit de programator Hadoop care să devină important.
- Acest lucru este important, deoarece asigură accesul garantat la nivelul de capacitate neutilizat și utilizarea optimă a resurselor, prin prioritizarea eficientă a locurilor de muncă în cadrul cozilor. Chiar dacă această parte a programatorilor Hadoop este relativ ușoară, deoarece utilizarea programatorilor corecți este cea mai bună alegere dacă există o diferență între numărul și tipurile de clustere care rulează în cadrul unei singure organizații.
- Acest programar corect poate fi folosit pentru a furniza și distribui în mod neunitar capacitatea de lucru a grupului și este realizat într-o manieră mult mai simplă și configurabilă. Planificatorul corect vine, de asemenea, la salvarea noastră atunci când vorbim despre prezența unor locuri de muncă diversificate, deoarece poate fi utilizat pentru a oferi timpi de răspuns mai mari pentru locuri de muncă relativ mai mici, care sunt amestecate cu tipurile mai mari de locuri de muncă, iar sprijinul pentru acestea este inclus în utilizarea interactivă a modelelor.
- Planificatorii de capacitate sunt de ajutor, atunci când sunteți mai preocupați de cozi în loc de nivelul grupurilor create și, de asemenea, de nivelul configurabil al hărții și reduce sloturile de tip de locuri de muncă sunt disponibile, iar coada își poate permite să obții o capacitate garantată a clusterului.
Concluzie
În acest post, am citit despre programatorii Hadoop, semnificația lor, introducerea, tipurile de planificatoare Hadoop, funcțiile lor și am aflat, de asemenea, despre importanța acestor programatori Hadoop. Când ne raportăm la ecosistemul și mediul de date mari, programatorii Hadoop sunt ceva despre care nu se vorbește adesea, dar care au cea mai mare semnificație și nu pot fi lăsați să fie lăsați așa cum este. Sper că v-a plăcut articolul nostru.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru Schedulers Hadoop. Aici discutăm despre introducerea și primele 4 tipuri de planificator Hadoop cu importanța utilizării acestuia. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe-
- Componentele pivotante în Java
- JTabbedPane în Java
- Cuvânt cheie protejat în Java
- JTextArea în Java