MapReduce错误处理:硬件故障下的Jobtracker与Tasktracker策略
需积分: 9 33 浏览量
更新于2024-08-18
收藏 4.43MB PPT 举报
本篇文档主要讲解了第5讲的内容,即Hadoop的MapReduce错误处理机制在面对硬件故障时的应对策略。MapReduce是一种并行计算模型,由Google提出,后来被广泛应用于大数据处理领域,如Hadoop生态系统中。当面临jobtracker或tasktracker这类关键组件的硬件故障时,Hadoop设计了一套机制来确保任务的正确执行。
首先,由于jobtracker是单点故障的问题,一旦出现故障,Hadoop现有的容错措施尚无法完全解决,因此通常会选择最可靠的硬件设备作为jobtracker备份。Jobtracker通过定期的心跳检测(每分钟一次)监控tasktracker的状态,一旦发现某个tasktracker宕机或者负载过高,它会将其从任务节点列表中移除。
针对正在执行的任务,如果一个tasktracker在执行map任务且未完成,jobtracker会重新调度任务到其他健康的tasktracker上继续执行。对于reduce任务,由于reduce任务通常更倾向于在一个节点上完成,所以jobtracker会请求其他节点继续剩余的reduce任务。
此外,文档还提及了云计算的基本概念和特征,包括服务模式(提供按需、按使用量付费的服务)、弹性架构(可以根据需求动态扩展或收缩资源)、自我服务(用户可以直接获取服务,无需繁琐的运维过程)等。云计算的成本效益主要体现在通过公共资源共享降低单独拥有成本,例如提高软硬件使用效率、集中管理减少能耗、节省维护成本。
云计算的常见形态有私有云、公有云和混合云,开源的云计算解决方案如Hadoop和OpenStack在其中扮演重要角色。Hadoop在云计算中的应用广泛,特别是在大数据处理方面,如存储海量日志、进行网页数据分析挖掘、商业智能分析(如用户行为和广告关注度)以及实时在线反馈等。
最后,文档提到了并行编程与串行编程的区别,以及并行计算适合处理大规模、结构一致的数据场景,这对于MapReduce这类并行计算框架尤为重要。通过将任务分解并发执行,MapReduce能够有效地利用分布式环境下的计算资源,实现性能的提升。
2022-04-19 上传
2021-07-05 上传
2021-06-20 上传
2021-06-26 上传
2021-07-14 上传
2021-06-14 上传
2021-06-20 上传
2021-04-28 上传
李禾子呀
- 粉丝: 24
- 资源: 2万+
最新资源
- C++ Qt影院票务系统源码发布,代码稳定,高分毕业设计首选
- 纯CSS3实现逼真火焰手提灯动画效果
- Java编程基础课后练习答案解析
- typescript-atomizer: Atom 插件实现 TypeScript 语言与工具支持
- 51单片机项目源码分享:课程设计与毕设实践
- Qt画图程序实战:多文档与单文档示例解析
- 全屏H5圆圈缩放矩阵动画背景特效实现
- C#实现的手机触摸板服务端应用
- 数据结构与算法学习资源压缩包介绍
- stream-notifier: 简化Node.js流错误与成功通知方案
- 网页表格选择导出Excel的jQuery实例教程
- Prj19购物车系统项目压缩包解析
- 数据结构与算法学习实践指南
- Qt5实现A*寻路算法:结合C++和GUI
- terser-brunch:现代JavaScript文件压缩工具
- 掌握Power BI导出明细数据的操作指南