❤️❤️❤️Mapreduce分布式计算组件和YARN分布式资源调度

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上文我们已经介绍Hadoop中HDFS分布式存储组件

今天我们来学习Hadoop生态中另两大组件Mapreduce和YARN

一、 MapReduce是hadoop三大组件之一,是分布式计算组件

Map阶段 : 将数据拆分到不同的服务器后执行Maptask任务,得到一个中间结果

Reduce阶段 : 将Maptask执行的结果进行汇总,按照Reducetask的计算规则获得一个唯一的结果

我们在MapReduce计算框架的使用过程中,我们只需要关注,Map任务的规则,和Reduce任务的规则即可

MapReduce的核心思想是: 先分(Map)再和(Reduce)

思考: MapReduce中hadoop服务帮我们完成了什么???

我们自己完成的是map和Reduce任务的规则制定.

Hadoop 完成了:

数据的拆分多个部分分别指定不同服务进行计算

申请计算资源

读取计算数据

reduce汇总map结果

写入计算结果(hdfs)

......

Hadoop的出现大大简化了大数据的开发工作,我们只需要关注20%的业务计算,而80%的技术问题,都由hadoop 帮我们解决了.

思考: 所有的计算任务都可以使用mapreduce任务解决么? 什么样的任务可以使用mapreduce任务处理.

一个复杂任务,可以拆分为多个简单任务.

任务之间没有任何依赖关系,可以同时执行

结果之间没有依赖关系,可以随机合并.

将文件数据上传hdfs的/input目录下

cd /export/server/hadoop/share/hadoop/mapreduce

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount  /input /output

二、YARN概述(了解)

yarn是一个分布式资源调度平台

yarn的作用是给mapreduce提供计算资源

yarn中都调度了哪些集群资源?

内存资源和cpu资源

yarn中资源调度的目的是什么?

提高集群资源的利用率,防止部分程序恶意占用资源, 采用申请制,申请多少资源就使用多少资源

yarn是hadoop生态圈发展的前提:

yarn不光可以对于hadoop平台的MR任务进行资源调度,可以对于所有的基于yarn的规则申请资源的服务进行资源调度,也就保证了我们基于hadoop组件运行的其他大数据服务可以获得合理的资源分配.

除了MapReduce,我们的Yarn还支持多种计算引擎 spark，flink等..

三、YARN架构(重要)

Yarn是标准的主从架构集群

主角色ResourceManager: 统一管理和分配集群资源,监控每一个NodeManager的健康状况.

从角色NodeManager: 统计汇报集群资源给RM,当前服务器集群资源的使用和容器拆分.监督资源回收

容器机制:

NodeManager,在程序没有执行时就预先抢占一部分资源划分为容器,等待服务进行使用

程序运行时先申请资源,RM分配资源后,由NodeManager划分出相应的资源支持程序运行

程序运行期间无法突破资源限制最多只能使用容器范围内的资源

容器资源分为: 内存资源和cpu资源

思考:

1台主机 NodeManager划分了3个容器分别为容器1: 1G 容器2: 2G 容器3: 3G

问题一: 如果我有一个程序需要10M内存我使用哪一个容器 容器1

问题二: 如果我有一个程序需要使用1.4G内存我使用哪一个容器 容器2

问题三: 如果我有一个程序,需要使用3.8G 内存我使用哪一个容器? 使用容器1和容器3进行合并提供给程序使用

分配集群资源时,容器可以合并,但是不能拆分.

四、MapReduce & YARN 的部署(了解)

1、集群规划(重要)

HDFS的集群规划

node1: namenode datanode

node2: SecondaryNamenode datanode

node3: datanode

如果需要扩展

node4 : datanode

node5 : datanode

.........

YARN的集群规划

思考1: 哪一个角色占用资源最多??? ResourceManager

所以我们将RM放置在node1中,因为node1的服务器性能最好

思考2: hadoop中yarn集群可以和hdfs集群在同一台服务器中么?

可以,一般Hadoop服务部署时,hdfs和yarn逻辑上分离,物理上在一起.

yarn分配的是内存和cpu资源, 从而运行MapReduce计算任务,而该计算任务需要获取计算数据,计算数据存放在hdfs上,所以他们物理上在一起后数据传输速度快.

集群规划

node1: ResourceManager NodeManager | NameNode DataNode

node2: NodeManager | SecondaryNameNode DataNode

node3: Nodemanager | DataNode

如果需要扩展:

node4: Nodemanager | DataNode

node5: Nodemanager | DataNode

.....

什么叫做服务? 什么叫做服务器?

服务器: 硬件层面的概念,一个服务器可以提供给我们相应的内存,cpu,磁盘资源等,但是服务器必须有操作系统,一般是linux系统.

服务: mysql hadoop ssh 在后台运行,一直保持接受数据状态,可以随时被客户端连接的软件.

一个服务器中可以运行多个服务

MapReduce的运行需要Yarn分配资源,计算完成后资源回收,不会持久在后台保持,并不能被客户端连接, 所以他不是一个服务,也不需要搭建集群.

在Hadoop平台中有两个集群HDFS和YARN还有一个计算框架MapReduce

五、Yarn集群部署

注意:我们这个部署方案是在hdfs已经部署完成的基础上进行操作的,不是从0开始

先关闭HDFS集群

stop-dfs.sh

修改配置文件

进入/export/server/hadoop/etc/hadoop目录下进行修改

修改完node1上的配置文件后,需要远程发送到node2和node3中

scp -r /export/server/hadoop root@node2:/export/server
scp -r /export/server/hadoop root@node3:/export/server

六、MapReduce & YARN 初体验(了解)

Yarn集群的启停(重要)

# 启动yarn集群
start-yarn.sh
# 停止yarn集群
stop-yarn.sh

单起单停

yarn --daemon start|stop|status resourcemanager|nodemanager

一键自动hdfs和yarn集群

# 启动
start-all.sh
# 终止
stop-all.sh

执行mapreduce任务

保证服务启动且可以正常使用(yarn 和hdfs)

示例1: 求π

hadoop jar /export/server/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar pi 3 1000

七、历史服务器(了解)

历史服务器:主要是为了将各个NodeManager中零散的log日志聚集起来,存放到hdfs中,启动一个历史服务器,用来统一查看历史服务信息(计算任务的执行信息)

历史服务器配置

yarn-site.xml文件

<!-- 设置yarn历史服务器地址 -->
<property>
    <name>yarn.log.server.url</name>
    <value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
</property>

<!-- 开启日志聚集 -->
<property>
  <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
  <value>true</value>
</property>

注意: 如果修改了配置文件,一定要重启hadoop服务,否则无法生效

历史服务器启动