【分散型アーキテクチャを試してみる】第2章 〜Apache AmbariHadoop,YARN,Zookeeper,Spark編〜 - Qiita
【分散型アーキテクチャを試してみる】第2章 〜Apache AmbariHadoop,YARN,Zookeeper,Spark編〜ZooKeeperApacheSparkYARNApacheZookeeper 【分散型アーキテクチャを試してみる】第2章 〜Apache Ambari,Hadoop,YARN,Zookeeper,Spark編〜 あらすじ 最近は日本にいなかったり、インタビューや講演ばっかり受けてて、Qiitaサボリ気味でしたが、少しずつ再開しようと思ってます。 膨大なデータを取り扱ったり、大規模向けシステムが当たり前になってきている中、機会がないと触れることがない分散型アーキテクチャを試してみようという事で、勉強会で使った資料を公開していきます。 ※後々、リクエストに応じて更新することが多いのでストックしておくことをおすすめします。 自分は某社でCTOをしていますが、頭でっか
「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
第15回 計算機クラスタのためのリソース管理基盤 Hadoop YARN | gihyo.jp
はじめに 前回は、MapReduceとその実装であるApache Hadoopの概要について説明しました。今回は、Apache Hadoopにおいて計算機クラスタのリソース管理を行うYARNについて解説します。 多種多様な処理系の登場 Hadoopの登場を1つの契機として、コモディティな計算機を複数台用いた計算機クラスタ上でデータ処理を行うことが広く普及しつつあります。たとえば、Hadoop MapReduceと比べてアプリケーションの記述性が柔軟であり、より高効率な実行が可能であるApache Spark、Apache Tez、Apache Flinkをはじめとし、低い遅延で実行可能なApache Impala、Facebook Presto、Apache Drill、また、大量のストリームデータを低い遅延で処理可能なデータ処理系であるApache Storm、Twitter Heron
Install a Multi Node Hadoop Cluster on Ubuntu 14.04
This article is about multi-node installation of Hadoop cluster. You would need minimum of 2 ubuntu machines or virtual images to complete a multi-node installation. If you want to just try out a single node cluster, follow this article on Installing Hadoop on Ubuntu 14.04. I used Hadoop Stable version 2.6.0 for this article. I did this setup on a 3 node cluster. For simplicity, i will designat
CDH4でhadoopのクラスタを構築する - Qiita
$ sudo yum localinstall jdk-7u55-linux-x64.rpm java version "1.7.0_55" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_55-b13) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.55-b03, mixed mode) $ wget http://archive.cloudera.com/cdh4/one-click-install/redhat/6/x86_64/cloudera-cdh-4-0.x86_64.rpm $ sudo yum localinstall cloudera-cdh-4-0.x86_64.rpm $ sudo yum clean all $ yum repolist repo id repo name stat
YARN上でジョブを走らせてみる（Spark編） - Qiita
Outline HadoopのYARN上で色々なアプリを動かすことになったのでテスト環境を作ってみた。 今回はYARN上でSparkのjarを走らせてみる。 走らせるjarは、sparkパッケージに入ってるexampleと、自分で作ったやつ。 環境 メインマシン 実際に動かしているハード。 WebUIなどの動作確認に使う。 Client OS: Ubuntu14.04 （AWS EC2） Hadoop: 2.5.2 Java: 8 Hadoopクラスタ 別記事を参照。 擬似分散モード：http://qiita.com/uryyyyyyy/items/a7ac8dc088b6fc2d115d 完全分散モード：http://qiita.com/uryyyyyyy/items/ebd732d3935ee404f4e7 ここではResourceManagerとnameNodeは同じhostにあると
図解 MapR のメモリ管理 - nagix
MapR Hadoopディストリビューションにおいて、メモリがどのように割り当てられているかは一見わかりにくいので、図を使いながら詳細を解説していきましょう。なお、説明はMapR 5.0のYARN構成がベースになっています。YARNアプリケーションのメモリ割り当ての説明以降は、どのHadoopディストリビューションでも同じなので広く参考になると思います。 MapRのサービスのメモリ割り当て MapRでは各ノードで管理や処理を担うプロセスを「サービス」として定義しています。一般的なHadoopにも存在するYARNのResourceManagerやNodeManagerといったサービスもあれば、HDFSの代わりにファイルシステムの機能を提供するMapR-FSやCLDBのようなサービスや、NFSサーバ機能を提供するNFSサービス、Web UI機能を提供するMapR Control Systemサ
Running TeraSort MapReduce Benchmark – All Help & Support
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YARNの登場によりHadoopは複数の並列分散処理エンジンを併用できる環境へ。Hadoop Conference Japan 2014
YARNの登場によりHadoopは複数の並列分散処理エンジンを併用できる環境へ。Hadoop Conference Japan 2014 Hadoopに関する国内最大のイベント、「Hadoop Conference Japan 2014」が7月8日に都内で開催されました。 今回のイベントのとりまとめ役でもある日本Hadoopユーザー会 濱野賢一朗氏は、基調講演の1つとしてHadoopがこれからどう進化しようとしているのか、「Hadoopを取り巻く環境」と題して現状をまとめています。講演内容のダイジェストを紹介します。 Hadoopがきっかけで並列分散システムが普及した 日本Hadoopユーザー会 濱野賢一朗氏。 今回の参加登録者数は1296名。アンケートによると約65％がはじめて参加される方で、これはかなり驚きました。このイベントの参加人数が大きく増えたわけではありませんが、裾野が広がって
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