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  • mapreduce 任務(wù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 互。將任務(wù)通過結(jié)果傳送給任務(wù)調(diào)度引擎,任務(wù)調(diào)度引擎作為任務(wù)調(diào)度實現(xiàn)的主體,負(fù)責(zé)實現(xiàn)任務(wù)組織、任務(wù)依賴及任務(wù)調(diào)度控制等流程,管理著整個任務(wù)調(diào)度CPU的執(zhí)行過程。任務(wù)調(diào)度引擎根據(jù)任務(wù)的具體類型,將任務(wù)分為計算、存儲和控制三種類型,分發(fā)給不同調(diào)度邏輯處理模塊,啟動具體核函數(shù)任務(wù)、存儲任
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    Kafka節(jié)點內(nèi)數(shù)據(jù)遷移 該任務(wù)指導(dǎo)管理員根據(jù)業(yè)務(wù)需求,通過Kafka客戶端命令,在不停止服務(wù)的情況下,進行節(jié)點內(nèi)磁盤間的分區(qū)數(shù)據(jù)遷移。 MRS精選文章推薦 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務(wù) MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 M
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    SSZ。 status Integer 任務(wù)狀態(tài)。 1 :運行中 2 : 成功 -1 :失敗 error_code String 任務(wù)錯誤碼。 error_msg String 任務(wù)錯誤碼說明。 execute_msg String 任務(wù)執(zhí)行返回內(nèi)容,最長1024個字節(jié)。 請求示例
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    周期內(nèi)的所有工作。包括:與RM調(diào)度器協(xié)商以獲取資源;將得到的資源進一步分配給內(nèi)部任務(wù)(資源的二次分配);與NM通信以啟動/停止任務(wù);監(jiān)控所有任務(wù)運行狀態(tài),并在任務(wù)運行失敗時重新為任務(wù)申請資源以重啟任務(wù)。 Container Container是Yarn中的資源抽象,封裝了某個節(jié)點
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    往往會導(dǎo)致整個任務(wù)的失敗。Flink提供了任務(wù)級別的容錯機制,保證任務(wù)在異常發(fā)生時不會丟失用戶數(shù)據(jù),并且能夠自動恢復(fù)。 Checkpoint:Flink基于Checkpoint實現(xiàn)容錯,用戶可以自定義對整個任務(wù)的Checkpoint策略,當(dāng)任務(wù)出現(xiàn)失敗時,可以將任務(wù)恢復(fù)到最近一次
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    Loader通過MapReduce作業(yè)實現(xiàn)并行的導(dǎo)入或者導(dǎo)出作業(yè)任務(wù),不同類型的導(dǎo)入導(dǎo)出作業(yè)可能只包含Map階段或者同時Map和Reduce階段。 Loader同時利用MapReduce實現(xiàn)容錯,在作業(yè)任務(wù)執(zhí)行失敗時,可以重新調(diào)度。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HBase 在MapReduce作業(yè)的Map階段中從外部數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)。
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