Apache Hadoop NextGen MapReduce (YA

Apache Hadoop NextGen MapReduce (YARN)

MapReduce has undergone a complete overhaul in hadoop-0.23 and we now have, what we call, MapReduce 2.0 (MRv2) or YARN.

The fundamental idea of MRv2 is to split up the two major functionalities of the JobTracker, resource management and job scheduling/monitoring, into separate daemons. The idea is to have a global ResourceManager (RM) and per-application ApplicationMaster (AM). An application is either a single job in the classical sense of Map-Reduce jobs or a DAG of jobs.

The ResourceManager and per-node slave, the NodeManager (NM), form the data-computation framework. The ResourceManager is the ultimate authority that arbitrates resources among all the applications in the system.

The per-application ApplicationMaster is, in effect, a framework specific library and is tasked with negotiating resources from the ResourceManager and working with the NodeManager(s) to execute and monitor the tasks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อะแพชีอย่างไร Hadoop NextGen MapReduce (เส้นด้าย)MapReduce ได้เปลี่ยนยกเครื่องสมบูรณ์ในอย่างไร hadoop-0.23 และตอนนี้เรา มี อะไรเราเรียก MapReduce 2.0 (MRv2) หรือเส้นด้ายความคิดพื้นฐานของ MRv2 จะแบ่งฟังก์ชันหลักที่สองของ JobTracker การจัดการทรัพยากร และงานวางแผน/ตรวจ สอบ เข้ารับแยกต่างหาก ความคิดคือการ มีโลก ResourceManager (RM) และ ApplicationMaster สำหรับโปรแกรมประยุกต์ (AM) ประยุกต์เป็นงานเดี่ยวงานแผนลดความคลาสสิกหรือพื้นที่ของงานอย่างใดอย่างหนึ่งResourceManager และสำหรับแต่ละโหนทาส การ NodeManager (NM), แบบกรอบข้อมูลที่คำนวณ ResourceManager การเป็นผู้มีอำนาจสูงสุดที่ arbitrates ทรัพยากรจากโปรแกรมประยุกต์ทั้งหมดในระบบApplicationMaster ต่อโปรแกรมประยุกต์ คือ ผล รีเฉพาะกรอบ และได้รับมอบหมายทรัพยากร ResourceManager ในการเจรจาต่อรอง และการทำงานกับ NodeManager(s) เพื่อดำเนินการ และติดตามงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Apache Hadoop NextGen MapReduce (เส้นด้าย) MapReduce ได้รับการยกเครื่องสมบูรณ์ใน Hadoop-0.23 และตอนนี้เรามีสิ่งที่เราเรียก MapReduce 2.0 (MRv2) หรือเส้นด้าย. ความคิดพื้นฐานของ MRv2 คือการแยกทั้งสองฟังก์ชันที่สำคัญของ JobTracker การจัดการทรัพยากรและการกำหนดเวลาในการทำงาน / การตรวจสอบการเข้าภูตแยกต่างหาก ความคิดที่จะมีทั่วโลก ResourceManager (RM) และ ApplicationMaster ต่อการประยุกต์ใช้ (AM) การประยุกต์ใช้เป็นทั้งงานเดียวในความรู้สึกคลาสสิกของแผนที่ลดงานหรือ DAG ของงาน. ResourceManager และต่อโหนดทาสที่ NodeManager (NM) รูปแบบกรอบข้อมูลการคำนวณ ResourceManager เป็นผู้มีอำนาจสูงสุดที่ arbitrates ทรัพยากรในการใช้งานทั้งหมดที่อยู่ในระบบ. ApplicationMaster ต่อแอปพลิเคในผล, ห้องสมุดเฉพาะกรอบการทำงานและมีการมอบหมายที่มีทรัพยากรการเจรจาต่อรองจาก ResourceManager และทำงานร่วมกับ NodeManager (s) ที่จะดำเนินการ และตรวจสอบงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

Apache Hadoop NextGen mapreduce ( เส้นด้าย )

mapreduce ได้รับการยกเครื่องสมบูรณ์ใน hadoop-0.23 และตอนนี้เรามีสิ่งที่เราเรียกว่า mapreduce 2.0 ( mrv2 ) หรือเส้นด้าย

ความคิดพื้นฐานของ mrv2 คือการแบ่งสองฟังก์ชันหลักของ jobtracker , การจัดการทรัพยากรและการตั้งเวลา / ตรวจสอบงาน ใน แยก เดม่อน .ความคิดที่จะมี resourcemanager ทั่วโลก ( RM ) และต่อโปรแกรม applicationmaster ( AM ) โปรแกรมได้ทั้งงานเดี่ยวในความรู้สึกคลาสสิกของแผนที่ลดงานหรือวันที่ของงาน

resourcemanager ต่อทาสและโหนด , nodemanager ( nm ) รูปแบบข้อมูลการคำนวณ ดังนี้การ resourcemanager เป็นสุดยอดอำนาจที่ arbitrates ทรัพยากรของโปรแกรมทั้งหมดในระบบ

ต่อโปรแกรม applicationmaster เป็นผล , กรอบที่เฉพาะเจาะจง ห้องสมุด และมอบหมายให้มีการเจรจาต่อรองทรัพยากรจาก resourcemanager และทำงานกับ nodemanager ( s ) เพื่อดำเนินการและตรวจสอบงาน