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Hadoop上Data Locality的详解 。
Hadoop上的Data Locality是指数据与Mapper任务运行时数据的距离接近程度(Data Locality in Hadoop refers to the“proximity” of the data with respect to the Mapper tasks working on the data.) 。
1. why data locality is imporant?
当数据集存储在HDFS中时,它被划分为块并存储在Hadoop集群中的DataNode上。当在数据集执行MapReduce作业时,各个Mappers将处理这些块(输进行入分片处理)。如果Mapper不能从它执行的节点上获取数据,数据需要通过网络从具有这些数据的DataNode拷贝到执行Mapper任务的节点上(the data needs to be copied over the network from the DataNode which has the data to the DataNode which is executing the Mapper task)。假设一个MapReduce作业具有超过1000个Mapper,在同一时间每一个Mapper都试着去从集群上另一个DataNode节点上拷贝数据,这将导致严重的网络阻塞,因为所有的Mapper都尝试在同一时间拷贝数据(这不是一种理想的方法)。因此,将计算任务移动到更接近数据的节点上是一种更有效与廉价的方法,相比于将数据移动到更接近计算任务的节点上(it is always effective and cheap to move the computation closer to the data than to move the data closer to the computation).
2. How is data proximity defined?
当JobTracker(MRv1)或ApplicationMaster(MRv2)接收到运行作业的请求时,它查看集群中的哪些节点有足够的资源来执行该作业的Mappers和Reducers。同时需要根据Mapper运行数据所处位置来考虑决定每个Mapper执行的节点(serious consideration is made to decide on which nodes the individual Mappers will be executed based on where the data for the Mapper is located).
3. Data Local 。
当数据所处的节点与Mapper执行的节点是同一节点,我们称之为Data Local。在这种情况下,数据的接近度更接近计算( In this case the proximity of the data is closer to the computation.)。JobTracker(MRv1)或ApplicationMaster(MRv2)首选具有Mapper所需要数据的节点来执行Mapper.
4. Rack Local 。
虽然Data Local是理想的选择,但由于受限于集群上的资源,并不总是在与数据同一节点上执行Mapper(Although Data Local is the ideal choice, it is not always possible to execute the Mapper on the same node as the data due to resource constraints on a busy cluster)。在这种情况下,优选地选择在那些与数据节点在同一机架上的不同节点上运行Mapper( In such instances it is preferred to run the Mapper on a different node but on the same rack as the node which has the data.)。在这种情况下,数据将在节点之间进行移动,从具有数据的节点移动到在同一机架上执行Mapper的节点,这种情况我们称之为Rack Local.
5. Different Rack 。
在繁忙的群集中,有时Rack Local也不可能。在这种情况下,选择不同机架上的节点来执行Mapper,并且将数据从具有数据的节点复制到在不同机架上执行Mapper的节点。这是最不可取的情况.
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原文链接:http://blog.csdn.net/zhyooo123/article/details/77868170 。
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