¿Cómo se supervisa un trabajo de MapReduce?

¿Cómo se supervisa un trabajo de MapReduce?

Supervisión de trabajos con la consola de administración de clústeres

1. En el menú Tareas comunes del panel, seleccione MapReduce Workload.
2. Haga clic en MapReduce > Carga de trabajo > Trabajos.
3. Seleccione un trabajo específico para ver información detallada.
4. En la pestaña Tareas, haga clic en una tarea específica para ver información detallada de la tarea, eliminar tareas en ejecución o recuperar registros.

¿Cómo diferenciaría MapReduce de Spark explicando en detalle?

Spark es una mejora de Hadoop para MapReduce. La principal diferencia entre Spark y MapReduce es que Spark procesa y conserva los datos en la memoria para los pasos posteriores, mientras que MapReduce procesa los datos en el disco. Como resultado, para cargas de trabajo más pequeñas, las velocidades de procesamiento de datos de Spark son hasta 100 veces más rápidas que las de MapReduce.

¿MapReduce ejecuta Spark?

Apache Spark usa MapReduce, pero solo la idea, no la implementación exacta.

¿Cómo obtengo las métricas de Hadoop?

HDFS emite métricas de dos fuentes, NameNode y DataNodes, y en su mayor parte, cada tipo de métrica debe recopilarse en el punto de origen… Recopilación de métricas de HDFS

1. Recopilación de métricas de NameNode a través de la API.
2. Recopilación de métricas de DataNode a través de API.
3. Recopilación de métricas de HDFS a través de JMX.

¿Cómo puedo monitorear los trabajos de Hadoop?

Cómo monitorear las métricas de Hadoop

1. Monitoreo orientado a servicios.
2. Métricas clave de rendimiento de Hadoop para monitorear.
3. Métricas HDFS. Métricas emitidas por NameNode. Métricas de JVM de NameNode.
4. Contadores MapReduce. Contadores de trabajos. Contadores de tareas.
5. métricas de HILO. Métricas de clúster. Métricas de la aplicación.
6. Métricas de ZooKeeper.
7. ¡Adelante, y recoge!
8. Expresiones de gratitud.

¿Cómo verifico mi uso de Hdfs?

Comprobación del uso del disco HDFS

1. Use el comando df para verificar el espacio libre en HDFS.
2. Use el comando du para verificar el uso del espacio.
3. Use el comando dfsadmin para verificar el espacio libre y usado.

¿Cuál es la diferencia entre Apache Spark y MapReduce?

1. Es un marco de código abierto que se utiliza para escribir datos en el sistema de archivos distribuidos de Hadoop. Es un marco de código abierto utilizado para un procesamiento de datos más rápido. 2. Tiene una velocidad muy lenta en comparación con Apache Spark. Es mucho más rápido que MapReduce. 3. No puede manejar el procesamiento en tiempo real.

¿Cuál es la diferencia entre MapReduce y Hadoop?

Spark almacena datos en la memoria, mientras que MapReduce almacena datos en el disco. Hadoop usa la replicación para lograr la tolerancia a fallas, mientras que Spark usa un modelo de almacenamiento de datos diferente, conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD), utiliza una forma inteligente de garantizar la tolerancia a fallas que minimiza la E/S de la red.

¿Qué es mejor para el científico de datos, Spark o Map Reduce?

Debido a su gran compatibilidad, Spark es el favorito de los científicos de datos y, por lo tanto, reemplaza a Map Reduce y crece rápidamente. Pero aún necesitamos almacenar los datos en HDFS y en algún momento también podemos necesitar HBase. Por lo tanto, debemos ejecutar tanto Spark como Hadoop para obtener lo mejor.

¿Cómo se determina el rendimiento de los trabajos de Spark?

Al ajustar los trabajos de Spark, este número es probablemente el parámetro más importante para determinar el rendimiento. ¿Cómo se determina este número? La forma en que Spark agrupa los RDD en etapas se describe en la publicación anterior.