[ Skip to the content ]

Institute of Formal and Applied Linguistics Wiki

[ Back to the navigation ]

You are here: start » user » majlis » hadoop » sge

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

user:majlis:hadoop:sge [2011/11/01 16:16]
majlis vytvořeno 		user:majlis:hadoop:sge [2011/11/09 11:46] (current)
majlis
Line 4: Line 4:
   * [[http://wikis.sun.com/display/gridengine62u5/Configuring+and+Using+the+Hadoop+Integration|Official documentation for SGE]]   * [[http://wikis.sun.com/display/gridengine62u5/Configuring+and+Using+the+Hadoop+Integration|Official documentation for SGE]]
   * [[http://blogs.oracle.com/ravee/entry/creating_hadoop_pe_under_sge|Oracle's blogspot]]    * [[http://blogs.oracle.com/ravee/entry/creating_hadoop_pe_under_sge|Oracle's blogspot]] 
 +
 +===== Srovnani SGE vs Hadoop =====
 +
 +MapReduce ja zalozen na principu minimalizace sdilenych zdroju + vyuziti levneho HW, proto kazdy node v clusteru ma svoje vlastni disky ([[http://wiki.apache.org/hadoop/PoweredBy|kdo + jake nody v clusteru]] - kazdy node minimalne 1TB disk). 
 +
 +==== Organizace ulozne kapacity ====
 +
 +Hadoop pristup: X GB soubor se nakopiruje do HDFS -> sam rozdeli se na casti a rozdistribuuje se po jednotlivych nodech -> na kazdem se zpracuje ta cast dat, ktera tam lezi -> vysledek
 +Nas pristup: nevim, jak je to zorganizovane u nas - ale rozhodne se musi "manualne" delit vstupni soubor + pak zrejme stejne lezi nekde spolecne na 1 disku -> "musi" se pouzivat --jobs=10
 +
 +TODO: zjistit, jak je to zorganizovane u nas
 +=== Vyhoda Hadoopu ===
 +  * da se spustit mnohem vice uloh nad 1 daty
 +  * melo by to byt rychlejsi - data se ctou z lokalniho disku a ne z nejakeho diskoveho pole
 +  * melo by to byt levnejsi - neni potreba zadne sofistikovane diskove pole a staci jen hloupe HDD
 +=== Nevyhoda Hadoopu ===
 +  - vyzaduje aby kazdy node mel samostatny (dostatecne velky) disk - v soucasne dobe maji nody v clusteru jen 56GB
 +  - bez toho to asi nebude moc fungovat
 +
 +
 +==== Redundance dat ====
 +
 +Protoze Hadoop predpoklada, ze to bezi na nespolehlivem HW, tak HDFS defaulne kazdou vec duplikuje 3x. Takze pokud by byl postup: nakopiruju tam data => spustim MapReduce => ziskam data - tak to taky nebude moc dobre fungovat.
 +
 +V clanku z roku [[http://developer.yahoo.com/blogs/hadoop/posts/2009/05/hadoop_sorts_a_petabyte_in_162/|2009]], kde popisuji, jak setridit 1PB dat (rychlosti 1TB/minutu) - explicitne pisou, ze v 1. fazi snizili duplikaci na 1, protoze ty ukoly bezely jen par minut a je mala sance, ze se behem toho neco rozbije.
 +
 +==== Distribuce uloh ====
 +
 +Uloha, ktera:
 +  - cte ze vstupu nazvy souboru
 +  - na kazdem z nich provede nejakou operaci
 +  - vysledek ulozi do nejakeho jineho souboru
 +  - na vystup vypise nazvy novych souboru
 +Je podle mne "map" uloha - a je jedno, jestli se spusti pres SGE nebo pres Hadoop.
 +
 +Pak existuje pokrocila sprava prav uzivatelu - uzivatel X muze spustit maximalne Y uloh (a dalsi) - ktere nevim, jestli na Hadoopu jdou udelat, ale u nas taky nefungujou => asi by to moc nevadilo.
  
  

[ Back to the navigation ] [ Back to the content ]