「Hadoop/Spark Conference Japan 2016」で小沢健史PMCが語った“YARNのいま” | gihyo.jp
「Hadoop/Spark Conference Japan 2016」で小沢健史PMCが語った“YARNのいま” 2013年10月にHadoop 2.2が正式リリースされて以来、Hadoopの世界は大きく変わりました。それまでの概念である「Hadoop＝ HDFS＋MapReduce」が刷新され、MapReduceが受け持っていたMapデータ処理とクラスタリソース管理が分離できるようになりました。これにより、SparkなどMapReduce以外のデータ処理エンジンがHadoop上で利用可能になりました。 そしてHadoopのクラスタリソース管理を行うミドルウェアとして、新たなデファクトスタンダードの地位を確立しようとしているのが「Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator： YARN）」です。YARNの登場は並列分散処理にどん
Borg, Omega, and Kubernetes - ACM Queue
March 2, 2016 Volume 14, issue 1 PDF Borg, Omega, and Kubernetes Lessons learned from three container-management systems over a decade Brendan Burns, Brian Grant, David Oppenheimer, Eric Brewer, and John Wilkes, Google Inc. Though widespread interest in software containers is a relatively recent phenomenon, at Google we have been managing Linux containers at scale for more than ten years and built
Hadoopユーザー会が2月8日にカンファレンス、Sparkの主要開発者などが講演
日本Hadoopユーザー会が2016年2月8日に東京都品川区で、オープンソースソフトウエア（OSS）の分散処理ソフト「Hadoop」や「Spark」のユーザー会議「Hadoop / Spark Conference Japan 2016」を開催する（募集サイト）。参加費は無料。米Clouderaや米Databricksの開発者や、Hadoop/Sparkの日本人コミッタ、ユーザー企業などが講演する。 2009年に第1回が開催された同カンファレンスは今回が6回目で、今回から「Hadoop Conference Japan 2016」と「Spark Conference Japan 2016」の併催となった。Sparkはカリフォルニア大学バークレー校の「AMPLab」から生まれたOSSで、Hadoopの後継ソフトとして米国だけでなく日本でも利用が広がり始めている。 カンファレンスではHadoo
Apache Hadoopの現在と未来。YARNもHDFSも新しいハードウェアに対応して進化していく。Hadoop Spark Conference Japan 2016
Apache Hadoopの現在と未来。YARNもHDFSも新しいハードウェアに対応して進化していく。Hadoop Spark Conference Japan 2016 分散処理基盤として普及をはじめたHadoopとSparkをテーマにした国内最大のカンファレンス「Hadoop Spark Conference Japan 2016」が2月8日に都内で開催されました。 基調講演として行われたセッションの1つ「Apache Hadoopの現在と未来」では、Hadoopコミッタの小沢健史と鯵坂明氏が登壇。YARNとHDFSにフォーカスし、現状と将来像を紹介しています。セッションの内容をダイジェストで紹介します。 YARNはCPUだけでなくGPGPUやFPGAなどにも対応していくだろう Hadoopコミッタの小沢健史氏（写真中央）。 Hadoopには3つコンポーネントがあって、1つはMapRe
Reef project
Last week, I gave a talk at the 2014 Workshop on Software Engineering for Machine Learning at NIPS held in Montreal, Canada. The slides are embedded below.… Read more As of half an hour ago, the official home for the REEF (and Tang and Wake) source code is at the Apache Software Foundation. You can check out the current code via: git clone https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/incubator-reef.git
9. Determine HDP Memory Configuration Settings - Hortonworks Data Platform
Two methods can be used to determine YARN and MapReduce memory configuration settings: The HDP utility script is the recommended method for calculating HDP memory configuration settings, but information about manually calculating YARN and MapReduce memory configuration settings is also provided for reference. This section describes how to use the hdp-configuration-utils.py Python script to calcula
Hadoop YARN – yarn-site.xmlの設定 – OpenGroove
世の中の様子とかHadoop Conference Japan 2014の様子とか見ていると、「YARNに手こずってるのは他も同じなんだな、やっぱり」と分かる。（どうでもよいが前回に比べるとスーツ姿が減っていた。SIer率減少？あ、夏だから？） MRv1に比べるとリソース管理の概念が大幅に変わったし、設定のプロパティ名もややこしいのがあってトラップ満載。ConferenceのセッションではVMからパクってくる、ambariから設定するなどの案があったが、意味がわかってないとトラブルシューティングやチューニングができないのだよね。手っ取り早く動かしたいだけなら最初はパクリでいいと思うが、結局のところ自分で理解を深めるプロセスは不可避ではないかと。 YARNについては過去の投稿でも何度か書いてきたが、混沌としてきたので自分なりにyarn-site.xmlの主要なプロパティについてまとめてみた。
Cloudera Blog
The ongoing progress in Artificial Intelligence is constantly expanding the realms of possibility, revolutionizing industries and societies on a global scale. The release of LLMs surged by 136% in 2023 compared to 2022, and this upward trend is projected to continue in 2024. Today, 44% of organizations are experimenting with generative AI, with 10% having […] Read blog post
Cloudera Blog
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Introduction to YARN Apps
This presentation about Hadoop YARN will help you understand the Hadoop 1.0 and Hadoop 2.0, limitations of Hadoop 1.0, need for YARN, what is YARN, workloads running on YARN, YARN components, YARN architecture and you will also go through a demo on YARN. YARN is the cluster resource management layer of the Apache Hadoop Ecosystem, which schedules jobs and assigns resources. Hadoop 1.0 is designed
Omega: flexible, scalable schedulers for large compute clusters
Omega: flexible, scalable schedulers for large compute clusters Malte Schwarzkopf † ∗ Andy Konwinski‡ ∗ Michael Abd-El-Malek§ John Wilkes§ † University of Cambridge Computer Laboratory ‡ University of California, Berkeley § Google, Inc. † ms705@cl.cam.ac.uk ‡ andyk@berkeley.edu § {mabdelmalek,johnwilkes}@google.com Abstract Increasing scale and the need for rapid response to changing requirements
Running Non-MapReduce Big Data Applications on Apache Hadoop
Apache Hadoop has become popular from its specialization in the execution of MapReduce programs. However, it has been hard to leverage existing Hadoop infrastructure for various other processing paradigms such as real-time streaming, graph processing and message-passing. That was true until the introduction of Apache Hadoop YARN in Apache Hadoop 2.0. YARN supports running arbitrary processing para
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The ongoing progress in Artificial Intelligence is constantly expanding the realms of possibility, revolutionizing industries and societies on a global scale. The release of LLMs surged by 136% in 2023 compared to 2022, and this upward trend is projected to continue in 2024. Today, 44% of organizations are experimenting with generative AI, with 10% having […] Read blog post
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[YARN-4793] [Umbrella] Simplified API layer for services and beyond - ASF JIRA
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The Container Revolution: DevOps 2.0 (with images, tweets) · martin_hamilton · Storify
https://static.usenix.org/event/nsdi11/tech/full_papers/Ghodsi.pdf
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http://cdn.oreillystatic.com/en/assets/1/event/100/From%20Promise%20to%20a%20Platform_%20Next%20Steps%20in%20Bringing%20Workload%20Diversity%20to%20Hadoop%20Presentation.pdf
Resource AM - Llama, High Level Design