猿问
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hadoop流api具有什么特性使得它支持多种语言?

hadoop流api具有什么特性使得它支持多种语言


qq_笑_17
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偶然的你

1. Apache Mesos代码托管地址: Apache SVNMesos提供了高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享,支持Hadoop、 MPI、Hypertable、Spark等。Mesos是Apache孵化器中的一个开源项目,使用ZooKeeper实现容错复制,使用Linux Containers来隔离任务,支持多种资源计划分配(内存和CPU)。提供Java、Python和C++ APIs来开发新的并行应用程序,提供基于Web的用户界面来提查看集群状态。2. Hadoop YARN代码托管地址: Apache SVNYARN又被称为MapReduce 2.0,借鉴Mesos,YARN提出了资源隔离解决方案Container,但是目前尚未成熟,仅仅提供 Java 虚拟机内存的隔离。对比MapReduce 1.x,YARN架构在客户端上并未做太大的改变,在调用 API 及接口上还保持大部分的兼容,然而在YARN中,开发人员使用 ResourceManager、ApplicationMaster 与 NodeManager代替了原框架中核心的 JobTracker 和 TaskTracker。其中 ResourceManager 是一个中心的服务,负责调度、启动每一个 Job 所属的 ApplicationMaster,另外还监控 ApplicationMaster 的存在情况;NodeManager负责 Container 状态的维护,并向 RM 保持心跳。ApplicationMaster 负责一个 Job 生命周期内的所有工作,类似老的框架中 JobTracker。Hadoop上的实时解决方案前面我们有说过,在互联网公司中基于业务逻辑需求,企业往往会采用多种计算框架,比如从事搜索业务的公司:网页索引建立用MapReduce,自然语言处理用Spark等。本节为大家分享的则是Storm、Impala、Spark三个框架:3. Cloudera Impala代码托管地址: GitHubImpala是由Cloudera开发,一个开源的Massively Parallel Processing(MPP)查询引擎 。与Hive相同的元数据、SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口(Hue Beeswax),可以直接在HDFS或HBase上提供快速、交互式SQL查询。Impala是在Dremel的启发下开发的,第一个版本发布于2012年末。Impala不再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),可以直接从HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟。
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