Introduktion till Hadoop Schedulers

När vi pratar om Hadoop är det första som dyker upp våra tankar big data. Men har vi någonsin undrat att Hadoop i sig inte bara är en teknik utan i stället omfattar många verktyg och tekniker inuti den så exakt kan vi uppnå det som är avsett med Hadoop automatiskt. Svaret på denna fråga är genom att använda Hadoop schemaläggare.

Det möjliggör en hög bearbetning av systemet och är också känt som det allmänna systemet som verkar på distributionsnivån för en uppsättning data och information. Det är ett multitasking-system som används för att behandla flera datauppsättningar för många användare och jobb samtidigt. Tidigare användes bara en schemaläggare för alla uppgifter, men nu är Hadoop schemaläggare de som används tillsammans med JobTracker-logiken och stöds också av Hadoop.

Topp 4 Hadoop Schedulers typer

Det finns flera typer av Hadoop-schemaläggare som vi ofta använder:

1. Hadoop First in First out Scheduler

  • Som namnet antyder är detta en av de äldsta jobbscheman som fungerar enligt principen om först in och först ut. I grund och botten, när vi talar om processen som JobTracker, pratar vi om att dra jobb från kön som ofta sägs vara arbetskön.
  • Enligt den arbetskön kommer jobbet som är det äldsta, det vill säga det som har varit det första, vara det som också är det första som ska utföras.
  • Detta tros alltid vara ett mycket enklare tillvägagångssätt än andra schemaläggningstekniker och därför tänkte man inte mycket på att skrapa den här tekniken bara för att hitta nyare tillvägagångssätt med bättre schemaläggningsförmåga, eftersom de också i sig inkluderade begreppens storlek och prioritering av jobbet.

2. Hadoop Capacity Scheduler

  • Hadoop Capacity schemaläggare är mer eller mindre som FIFO-metoden förutom att den också använder sig av att prioritera jobbet. Den här tar något annorlunda tillvägagångssätt när vi pratar om schemaläggningsnivån för flera användare.
  • Den här är känd för att schemalägga och simulera ett separat MapReduce-kluster för varje organisation eller användare och som görs tillsammans med FIFO-schema.

3. Hadoop Fair Type Scheduler

  • När det finns behov av att tillhandahålla en separat och rimlig mängd klusterkapacitet med tid och period, använder vi Hadoop mässplanerare. Det är bra att få alla kluster, även om ett visst jobb är i drift.
  • Dessutom tillhandahålls alla fria slots i klustret till alla jobb på ett sådant sätt att varje användare får en normaliserad del av sin klusterdel när fler jobb blir användbara att skickas in.
  • Om det finns poolen som ännu inte har fått sin del av den verkliga andelen och en normaliserad andel under en ganska bra tid och period, kommer förhandsgranskningen att spela och därigenom döda alla de sammanslagna uppgifterna och kör med kapaciteten att tillhandahålla denna pool spår att köra under kapacitet.
  • Dessutom är detta också känt som bidragsmodulen vilket innebär att genom att kopiera Hadoops kontroll- och rättvisa schemalagda baserade katalog till den lib-baserade katalogen och placera JAR-filen på rätt plats kan denna schemaläggningsteknik aktiveras. Det enda som behöver göras är att ställa in egenskapen för uppgiften schemaläggaren till mapred.FairScheduler.

4. Andra metoder när det gäller schemaläggare

  • Hadoop ser till att erbjuda ett erbjudande om att tillhandahålla virtuella kluster vilket innebär att behovet av att ha fysiska faktiska kluster kan minimeras och denna teknik kallas HOD (Hadoop on Demand).
  • Den använder den momentbaserade resurshanteraren för att hålla noderna uppe och dess fördelning på det virtuella klustrets krav.
  • Det används för att initialisera belastningen och systemet som är baserat på de specifika noderna i det virtuella och inte fysiska klustret och även tillsammans med de tilldelade noderna, bara när konfigurationsfilerna förbereds automatiskt.
  • HOD-klustret kan också användas på ett relativt mycket oberoende sätt när initialiseringen har ägt rum. I ett nötskal är en nötskalmodell som används för distribution av dessa stora Hadoop-kluster inom molninfrastrukturen och det är vad som kallas HOD. Det delar ett mindre antal noder jämförelsevis och ger därför ett högre säkerhetsbelopp.

Betydelsen av att använda Hadoop Schedulers

  1. Från typerna av Hadoop Schedulers bör det vara klart var vikten av att använda dessa Hadoop Schedulers ligger. Om du kör ett stort kluster som har olika jobbtyper, olika prioriteringar och storlekar tillsammans med flera klienter väljer du rätt typ av Hadoop schemaläggare för att bli viktig.
  2. Detta är viktigt eftersom det garanterar garanterad tillgång till den oanvända kapacitetsnivån och ett optimalt resursutnyttjande genom att prioritera jobben effektivt i köerna. Även om denna del av Hadoop-schemaläggare är relativt lätt eftersom det är mest rätt val att använda rättvisa schemaläggare om det finns en skillnad mellan antalet och typer av kluster som körs inom en enda organisation.
  3. Denna rättvisa schemaläggare kan fortfarande användas för att tillhandahålla och ojämnt fördela poolkapacitet för jobb och det görs på ett mycket enklare och konfigurerbart sätt. Den rättvisa schemaläggaren räddas också när vi talar om förekomsten av diversifierade typer av jobb eftersom det kan användas för att ge högre responstider för jämförelsevis mindre jobb som blandas med de större typerna av jobb och stödet till dessa ingår i interaktiv användning av modeller.
  4. Kapacitetsschemaläggare är till hjälp när du är mer bekymrad över köerna istället för nivån på pooler som skapas och även den konfigurerbara nivån på kartan och minskar jobbtypen är tillgängliga och köen har råd att få en garanterad kapacitet i klustret.

Slutsats

I det här inlägget läser vi om Hadoop-schemaläggare, deras betydelse, introduktion, typer av Hadoop-schemaläggare, deras funktioner och lärde oss också om vikten av dessa Hadoop-schemaläggare. När man hänför sig till big data ekosystem och miljö, Hadoop schemaläggare är något som ofta inte talas om men har största betydelse och inte har råd att bli kvar som är. Hoppas att du gillade vår artikel.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till Hadoop Schedulers. Här diskuterar vi introduktionen och topp 4 typer av Hadoop schemaläggare med vikten av att använda den. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer-

  1. Swing-komponenter i Java
  2. JTabbedPane i Java
  3. Skyddat nyckelord i Java
  4. JTextArea i Java

Kategori:

Big Data