Hadoop3.x有哪些新特性
本篇内容介绍了“Hadoop3.x有哪些新特性”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
按需求定制制作可以根据自己的需求进行定制,成都网站制作、成都网站建设构思过程中功能建设理应排到主要部位公司成都网站制作、成都网站建设的运用实际效果公司网站制作网站建立与制做的实际意义
JDK
在Hadoop 3中,所有的Hadoop JAR包编译的环境都是基于Java8来完成的,所有如果仍然使用的是Java 7或者更低的版本,你可能需要升级到Java 8才能正常的运行Hadoop3。如下图所示:
EC技术
首先,我们先来了解一下什么是Erasure Encoding。如下图所示:
一般来说,在存储系统中,EC技术主要用于廉价磁盘冗余阵列,即RAID。如上图,RAID通过Stripping实现EC技术,其中逻辑顺序数据(比如:文件)被划分成更小的单元(比如:位、字节或者是块),并将连续单元存储在不同的磁盘上。
然后,对原始数据单元的每个Stripe,计算并存储一定数量的奇偶校验单位。这个过程称之为编码,通过基于有效数据单元和奇偶校验单元的解码计算,可以恢复任意Stripe单元的错误。当我们想到了擦除编码的时候,我们可以先来了解一下在Hadoop2中复制的早期场景。如下图所示:
HDFS默认情况下,它的备份系数是3,一个原始数据块和其他2个副本。其中2个副本所需要的存储开销各站100%,这样使得200%的存储开销,会消耗其他资源,比如网络带宽。然而,在正常操作中很少访问具有低IO活动的冷数据集的副本,但是仍然消耗与原始数据集相同的资源量。
对于EC技术,即擦除编码存储数据和提供容错空间较小的开销相比,HDFS复制,EC技术可以代替复制,这将提供相同的容错机制,同时还减少了存储开销。如下图所示:
EC和HDFS的整合可以保持与提供存储效率相同的容错。例如,一个副本系数为3,要复制文件的6个块,需要消耗6*3=18个块的磁盘空间。但是,使用EC技术(6个数据块,3个奇偶校验块)来部署,它只需要消耗磁盘空间的9个块(6个数据块+3个奇偶校验块)。这些与原先的存储空间相比较,节省了50%的存储开销。
由于擦除编码需要在执行远程读取时,对数据重建带来额外的开销,因此他通常用于存储不太频繁访问的数据。在部署EC之前,用户应该考虑EC的所有开销,比如存储、网络、CPU等。
YARN的时间线V.2服务
Hadoop引入YARN Timeline Service v.2是为了解决两个主要问题:
提高时间线服务的可伸缩性和可靠性;
通过引入流和聚合来增强可用性
下面首先,我们来剖析一下它伸缩性。
1 伸缩性
YARN V1仅限于读写单个实例,不能很好的扩展到小集群之外。YARN V2使用了更具有伸缩性的分布式体系架构和可扩展的后端存储,它将数据的写入与数据的读取进行了分离。并使用分布式收集器,本质上是每个YARN应用的收集器。读则是独立的实例,专门通过REST API服务来查询
2 可用性
对于可用性的改进,在很多情况下,用户对流或者YARN应用的逻辑组的信息比较感兴趣。启动一组或者一系列的YARN应用程序来完成逻辑应用是很常见的。如下图所示:
3 架构体系
YARN时间线服务V2采用了一组收集器写数据到后端进行存储。收集器被分配并与它们专用的应用程序主机进行协作,如下图所示,属于该应用程序的所有数据都被发送到应用程序时间轴的收集器中,但是资源管理器时间轴收集器除外。
对于给定的应用程序,应用程序可以将数据写入同一时间轴收集器中。此外,为应用程序运行容器的其他节点的节点管理器,还会向运行应用程序主节点的时间轴收集器写入数据。资源管理器还维护自己的时间手机线收集器,它只发布YARN的通用生命周期事件,以保持其写入量合理。时间的读取器是单独的守护进程从收集器中分离出来的,它旨在服务于REST API查询操作。
“Hadoop3.x有哪些新特性”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
网站题目:Hadoop3.x有哪些新特性
路径分享:http://myzitong.com/article/iepiie.html