Introducción a los programadores de Hadoop

Cuando hablamos de Hadoop, lo primero que nos viene a la mente son los grandes datos. Pero alguna vez nos hemos preguntado que Hadoop en sí mismo no es solo una tecnología, sino que abarca muchas herramientas y técnicas en su interior, así que, ¿cómo podemos lograr exactamente lo que se pretende a través de Hadoop automáticamente? La respuesta a esta pregunta es haciendo uso de los planificadores de Hadoop.

Permite un alto nivel de procesamiento del sistema y también se conoce como el sistema de propósito general que actúa en el nivel de distribución de un conjunto de datos e información. Es un sistema multitarea que se utiliza para procesar múltiples conjuntos de datos para muchos usuarios y trabajos simultáneamente. Anteriormente, solo se usaba un planificador para todas las tareas, pero ahora los planificadores de Hadoop son los que se usan junto con la lógica de JobTracker y también son compatibles con Hadoop.

Los 4 tipos principales de programadores de Hadoop

Existen varios tipos de planificadores de Hadoop que utilizamos a menudo:

1. Hadoop Primero en entrar, primero en salir Programador

  • Como su nombre indica, este es uno de esos programadores de trabajos más antiguos que funciona según el principio de primero en entrar y primero en salir. Básicamente, cuando hablamos del proceso como el de JobTracker, hablamos de retirar trabajos de la cola, que a menudo se dice que es la cola de trabajo.
  • De acuerdo con esa cola de trabajo, el trabajo que es el más antiguo, es decir, el que ha sido el primero, será el primero en ejecutarse.
  • Siempre se creyó que este era un enfoque mucho más simple que otras técnicas de programación y, por lo tanto, no se pensó mucho en descartar esta técnica solo para encontrar enfoques más nuevos con mejores capacidades de programación, ya que también incluían en sí mismos conceptos de dimensionamiento y prioridad del trabajo.

2. Programador de capacidad de Hadoop

  • El planificador de Hadoop Capacity es más o menos como el enfoque FIFO, excepto que también hace uso de priorizar el trabajo. Este toma un enfoque ligeramente diferente cuando hablamos del nivel de programación multiusuario.
  • Se sabe que este programa y simula un Clúster MapReduce separado para cada organización o usuario y que se realiza junto con el tipo de programación FIFO.

3. Hadoop Fair Type Scheduler

  • Cuando surge la necesidad de proporcionar una cantidad separada y razonable de capacidad de clúster con tiempo y período, utilizamos el programador de feria de Hadoop. Es útil para obtener todos los clústeres, incluso si un trabajo en particular está en condiciones de ejecución.
  • Además, todos los espacios libres del clúster se proporcionan a todos los trabajos de forma tal que cada usuario obtenga una parte normalizada de la parte de su clúster a medida que más trabajos se vuelvan útiles para ser enviados.
  • Si existe el grupo que aún no ha recibido su parte de la parte justa y una parte normalizada durante un período de tiempo y período razonablemente bueno, entonces entra en juego la preferencia, eliminando así todas las tareas agrupadas y funcionando con la capacidad de proporcionar ese grupo ranuras para correr bajo capacidad.
  • Además, esto también se conoce como el módulo contrib, lo que significa que al copiar el directorio basado en el control y el planificador equitativo de Hadoop en el directorio basado en lib y colocar el archivo JAR en la ubicación adecuada, esta técnica de programación se puede habilitar. Lo único que hay que hacer es configurar la propiedad del planificador de tareas para mapear.FairScheduler.

4. Otros enfoques con respecto al planificador

  • Hadoop se asegura de ofrecer una provisión de clústeres virtuales, lo que significa que la necesidad de tener clústeres físicos reales se puede minimizar y esta técnica se conoce como HOD (Hadoop on Demand).
  • Utiliza el administrador de recursos basado en Torque para mantener los nodos activos y su asignación según los requisitos del clúster virtual.
  • Se utiliza para inicializar la carga y el sistema que se basa en los nodos particulares dentro del clúster virtual y no físico y también junto con los nodos asignados, solo una vez que los archivos de configuración se preparan automáticamente.
  • El clúster HOD también podría usarse de una manera relativamente independiente una vez que se haya realizado la inicialización. En pocas palabras, un modelo en pocas palabras que se utiliza para la implementación de estos grandes clústeres de Hadoop está dentro de la infraestructura de la nube y eso es lo que se llama HOD. Comparte un número menor de nodos comparativamente y, por lo tanto, proporciona una mayor cantidad de seguridad.

Importancia del uso de programadores Hadoop

  1. De los tipos de Hadoop Schedulers, debe quedar claro dónde radica la importancia de usar estos Hadoop Schedulers. Si está ejecutando un clúster grande que tiene diferentes tipos de trabajo, diferentes prioridades y tamaños junto con varios clientes, entonces elegir el tipo correcto de planificador de Hadoop para ser importante.
  2. Esto es importante ya que garantiza el acceso garantizado al nivel de capacidad no utilizado y la utilización óptima de los recursos al priorizar los trabajos de manera eficiente dentro de las colas. Aunque esta parte de los planificadores de Hadoop es relativamente fácil, ya que el uso de planificadores justos es, en su mayoría, la elección correcta si surge una diferencia entre el número y los tipos de clústeres que se ejecutan dentro de una sola organización.
  3. Este planificador justo todavía se puede utilizar para proporcionar y distribuir de manera no uniforme la capacidad de agrupación de trabajos y se realiza de una manera mucho más simple y configurable. El programador justo también viene a nuestro rescate cuando hablamos de la presencia de trabajos diversificados, ya que se puede usar para proporcionar tiempos de respuesta más altos para trabajos comparativamente más pequeños que se mezclan con los tipos de trabajos más grandes y el apoyo para estos se incluye en El uso interactivo de modelos.
  4. Los programadores de capacidad son útiles, cuando está más preocupado por las colas en lugar del nivel de agrupaciones creadas y también el nivel configurable del mapa y reducir los espacios de tipo de trabajos están disponibles y la cola puede permitirse obtener una capacidad garantizada del clúster.

Conclusión

En esta publicación, leemos sobre los planificadores de Hadoop, su significado, introducción, tipos de planificadores de Hadoop, sus funciones y también aprendimos sobre la importancia de estos planificadores de Hadoop. Cuando uno se relaciona con el ecosistema y el entorno de big data, los programadores de Hadoop son algo de lo que a menudo no se habla, pero que tiene la mayor importancia y no se puede permitir que se quede como está. Espero que les haya gustado nuestro artículo.

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Esta es una guía de Hadoop Schedulers. Aquí discutimos la introducción y los 4 tipos principales de planificador de Hadoop con la importancia de usarlo. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información.

  1. Componentes Swing en Java
  2. JTabbedPane en Java
  3. Palabra clave protegida en Java
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Big Data