Технология хранения и обработки больших данных Hadoop

YARN основывается на концепции нескольких мастер узлов и нескольких подчиненных slave узлов, и если один мастер узел выйдет из строя, тогда другой мастер узел возобновит процесс и продолжит выполнение.

Классический Map Reduce отвечает как за управление ресурсами, так и за обработку данных.

В Hadoop версии 2, YARN разделяет функций управления ресурсами и планирования/мониторинга заданий на отдельные демоны.

YARN – это универсальная платформа для запуска любого распределенного приложения, и здесь Map Reduce – это распределенное приложение, которое работает поверх YARN.

Таким образом, YARN отвечает за управление ресурсами, то есть решает, какая работа будет выполняться и какой системой.

Тогда как Map Reduce является фреймворком программирования, который отвечает за то, как выполнить конкретную работу, используя два компонента mapper и reducer.

YARN отделяет компоненты управления ресурсами от компонентов обработки, и YARN не сводится только к MapReduce.

Диспетчер ресурсов resource manager YARN оптимизирует использование кластера и поддерживает другие рабочие процессы, кроме Map Reduce.

Поэтому здесь мы можем добавлять дополнительные программные модели, такие как обработка графов или итеративное моделирование, которые могут обрабатывать данные, используя те же кластеры и общие ресурсы.

Поверх HDFS и Yarn могут работать множество компонентов, и эта архитектура также развивалась с течением времени.

Давайте посмотрим на историю и посмотрим, как вся эта экосистема Hadoop развивалась и росла со временем.

Как вы можете заметить, у многих из этих приложений смешные имена.

Как мы можем понять весь этот зоопарк, и как мы можем понять, что делает каждое из этих приложений?

Проект Hadoop возник из концепции Google MapReduce и идеи о том, как можно обрабатывать очень большие объемы данных.

Здесь показан стек Google Big Data.

И он начинается с файловой системы Google GFS.

В Google подумали, что будет хорошей идеей использовать большое количество распределенного дешевого хранилища, и попытаться разместить там много данных.

И придумать какой-то фреймворк, который позволил бы обрабатывать все эти данные.

Таким образом, у Google появился свой оригинальный MapReduce, и они хранили и обрабатывали большие объемы данных.

Затем в Google сказали, что это действительно здорово, но нам бы очень хотелось иметь доступ к этим данным и обращаться к ним на языке, похожем на SQL.