Apache Hadoop 中的 SQL

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop中的资源管理系统，负责有效管理和调度集群的计算资源。YARN的工作机制在Hadoop 2.x版本中引入，克服早期Hadoop 1.x中MapReduce模型的局限性，特别是单一JobTracker的性能瓶颈。以下是对YARN工作机制的详细解析： 1. 应用程序提交：当需要执行MapReduce作业（例如wc.jar）时，客户端向ResourceManager（RM）请求一个Application。RM作为YARN架构的中心协调者，负责全局资源的分配和管理。 2. 资源路径返回：RM响应客户端请求，返回应用程序所需的资源路径，例如JAR文件和配置文件，客户端将其上传到HDFS（Hadoop分布式文件系统）。 3. 资源提交：客户端将所有必要的资源提交到HDFS，确保集群中所有节点可以访问这些资源。这一步骤保证了执行作业所需的数据可用性。 4. 申请MRAppMaster：提交完成后，客户端通过RM申请运行一个MRAppMaster。MRAppMaster作为MapReduce作业的控制器，负责作业的调度和监控。 5. 任务调度：RM为MRAppMaster分配一个Container，Container是YARN中的资源抽象，包括CPU、内存等。MRAppMaster在分配的Container中启动，并与RM交互，请求Task的执行资源。 6. 任务分配：MRAppMaster根据作业配置，将任务分为多个MapTask和ReduceTask，并将它们放入调度队列。 7-11. MapTask执行：MRAppMaster向RM请求MapTask运行所需的Container。RM选择适当的NodeManager（NM）分配Container，NM负责在本地启动容器并下载作业资源。然后，YARNChild进程在Container中执行MapTask。 12-13. ReduceTask执行：所有MapTask完成后，MRAppMaster向RM请求运行ReduceTask所需的Container。RM再次选择合适的NM分配Container，NM启动容器并下载ReduceTask所需的资源。然后，YARNChild进程在Container中执行ReduceTask。

Apache Hadoop 是一款用于分布式计算的开源软件，提供可靠且可扩展的解决方案。该软件包包含 Hadoop 3.3.4 版本，并提供文件系统 HDFS 和 MapReduce 引擎等组件。您可根据需要使用此版本进行分布式计算和海量数据处理。

Avro 是一种数据序列化系统，专为支持大规模数据交换的应用而设计。其核心特性在于： 二进制序列化： Avro 采用二进制序列化方式，能够高效、快速地处理海量数据。 动态语言友好： Avro 提供的机制使得动态语言能够轻松处理 Avro 数据。

Apache Hadoop 2.7.2 是 2.x.y 版本系列中的次要版本，在此前稳定的 2.7.1 版本基础上构建。以下是主要特性和改进的简要概览： 使用 HTTP 代理服务器时，公共认证改进。通过代理服务器访问 WebHDFS 时，该功能非常有用。 一个新的 Hadoop 指标接收器，可以直接写入 Graphite。 与 Hadoop 兼容文件系统 (HCFS) 相关规范工作。 HDFS 支持 POSIX 风格的文件系统扩展属性。有关更多详细信息，请参阅用户文档。 现在，客户端可以使用 OfflineImageViewer 通过 WebHDFS API 浏览 fsimage。 NFS 网关收到了一些可支持性改进和错误修复。不再需要 Hadoop 端口映射器来运行网关，网关现在能够拒绝来自未授权端口的连接。 SecondaryNameNode、JournalNode 和 DataNode Web UI 已使用 HTML5 和 JavaScript 实现现代化。 YARN 的 REST API 现在

HBase是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。与传统关系数据库不同，HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce进行处理。 1. 逻辑存储模型 - 行（Row）: 行键是HBase中唯一标识数据行的键，设计为能够快速定位数据的哈希值或时间序列。 - 列族（Column Family）: 列族是数据存储的基本单位，允许高效的数据存储和查询。 - 列（Column）: 在列族下定义具体的列，例如“Name”和“Alias”。 - 时间戳（Timestamp）: 用于标识同一行中不同版本的数据。 2. 物理存储模型 - HRegion: 表数据增长时，HBase会将表分成多个HRegion。 - HRegionServer: 负责存储和处理分配给它的HRegion。 - HLog: 记录所有HRegionServer的写操作，以确保数据持久性。 3. HBase总体架构组件 - HMaster: 管理全局的HBase集群，负责HRegion的分配。

With the rapid growth of data, the Apache Hadoop open-source ecosystem has gained significant momentum, centered around its core components: the distributed file system (HDFS) and MapReduce. Today, establishing connectivity between SQL Server and Hadoop is crucial due to their complementary nature. Hadoop efficiently manages petabytes of unstructured data with longer query times, while SQL Server 2012 handles terabytes of structured data with rapid query capabilities, necessitating seamless data integration between the two platforms.

这是一个 Apache Spark 开发所需的依赖包，适用于第一个 Spark 开发示例。

Apache Hadoop 3.1.3 发行版现已正式发布。 Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大数据。它提供了存储和处理大量数据的可靠、可扩展和高效的方法。 此版本包含了许多新特性和改进，包括： 提高了稳定性和性能 增强了安全性和合规性 改进了用户界面和可用性 要了解更多信息并下载 Hadoop 3.1.3，请访问 Apache Hadoop 网站：https://hadoop.apache.org/

Apache Hadoop作为广泛应用的开源分布式存储和计算框架，推动了大数据处理的发展。在超过1000个节点的集群中，如何有效收集和分析集群信息成为关键问题。Apache Chukwa作为Hadoop的扩展，专为监控大型分布式系统设计，特别是在Hadoop环境中扮演重要角色。它支持超过2000个节点的集群监控，能够处理每天产生的大量数据，提供监控、分析和优化集群性能的功能。Chukwa的核心架构包括agents、adaptors、collectors和HICC，为用户提供全面的数据展示和性能优化工具。