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大数据作业调度（大数据作业调度平台）

时间：2024-10-31 16:05:10

本篇目录：

1、大数据平台一般采用什么操作系统2、请简要描述Hadoop计算框架MapReduce的工作原理3、大数据调度平台分类(Oozie/Azkaban/AirFlow/DolphinScheduler)_百...4、hadoop的mapreduce常见算法案例有几种

1、linux更好因为：Linux做为开源免费的操作系统，也有些优点是Windows无论如何也赶不上的。不用花钱正版的Windows系统是要花钱购买的，而且价钱还不低（买笔记本带Windows系统其实系统钱是包含在里面的）。

2、（1）操作系统的选择操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台，要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统，正确的选择操作系统的版本。

3、支持的操作系统：Linux。③Lumify Lumify归Altamira科技公司(以国家安全技术而闻名)所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try.Lumify.io试一下演示版，就能看看它的实际效果。支持的操作系统：Linux。

4、大数据操作系统（英文：BigData-Operating System）是一款全流程、可视化、智能化的企业级大数据操作系统。

5、一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。

1、分为2个步骤，map和reduce，map专门负责对每个数据独立地同时地打标签，框架会对相同标签的数据分成一组，reduce对分好的那些组数据做累计计算。

2、hadoop是依据mapreduce的原理，用Java语言实现的分布式处理机制。

3、hadoop原理：其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。

4、(1)map task任务执行，输入数据的来源是：HDFS的block。当然在mapreduce概念中，map task读取的是split分片。split与block的对应关系：一对一(默认)。

5、Hadoop MapReduce 其实就是Google MapReduce的一个克隆版本。Hadoop 0即第二代Hadoop系统，其框架最核心的设计是HDFS、MapReduce和YARN。其中，HDFS为海量数据提供存储，MapReduce用于分布式计算，YARN用于进行资源管理。

Airflow 是 Airbnb 开源的一个用 Python 编写的调度工具。于 2014 年启动，2015 年春季开源，2016 年加入 Apache 软件基金会的孵化计划。

数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。

AirflowApache Airflow是一种功能强大的工具，可作为任务的有向无环图(DAG)编排、任务调度和任务监控的工作流工具。Airflow在DAG中管理作业之间的执行依赖，并可以处理作业失败，重试和警报。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。

1、map阶段：就是将输入通过map函数处理得出中间结果并通过hadoop框架分配到不同的reduce。reduce阶段：就是将中间结果通过reduce函数处理得到最后的结果。

2、numSplits：来自job.getNumMapTasks()，即在job启动时用户利用 org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setNumMapTasks(int n)设置的值，从方法的名称上看，是用于设置map的个数。

3、上升到抽象模型：Mapper与Reducer。MPI等并行计算方法缺少高层并行编程模型，为了克服这一缺陷，MapReduce借鉴了Lisp函数式语言中的思想，用Map和Reduce两个函数提供了高层的并行编程抽象模型。

到此，以上就是小编对于大数据作业调度平台的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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