测试 Hadoop YARN 的入门指南
作为一名刚入行的小白，你可能对 Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）这个工具感到有些困惑。本文将为你提供一个清晰的步骤指南，帮助你完成测试 Hadoop YARN 的全过程。
流程概述
在开始之前，了解一下整个流程是非常重要的。以下是我们的测试流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 安装 Hadoop |
| 2 | 配置 Hadoop YARN |
| 3 | 启动 Hadoop 服务 |
| 4 | 提交 YARN 应用程序 |
| 5 | 查询应用程序状态 |
| 6 | 结束测试并清理资源 |
步骤详解
1. 安装 Hadoop
首先，你需要下载并安装 Hadoop。你可以从 Apache Hadoop 的官方网站下载最新版本。假设你已经将其解压到 /usr/local/hadoop。
# 下载 Hadoop（使用 wget 或 curl）
wget
# 解压缩 Hadoop
tar -xzvf hadoop-3.3.1.tar.gz
# 移动到指定目录
mv hadoop-3.3.1 /usr/local/hadoop
2. 配置 Hadoop YARN
配置文件位于 conf 目录下，你需要修改 core-site.xml 和 yarn-site.xml。确保相应的属性被正确设置。
core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value> <!-- HDFS 文件系统的 URI -->
</property>
</configuration>
yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value> <!-- 启用 MapReduce 的 auxiliary 服务 -->
</property>
</configuration>
3. 启动 Hadoop 服务
你可以使用以下命令启动 Hadoop 服务：
# 格式化 HDFS
/usr/local/hadoop/bin/hdfs namenode -format
# 启动 Hadoop 服务
/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh
/usr/local/hadoop/sbin/start-yarn.sh
4. 提交 YARN 应用程序
现在你可以提交一个简单的 MapReduce 应用程序来测试 YARN。可以使用 Hadoop 提供的例子。
# 提交一个示例 MapReduce 应用程序
/usr/local/hadoop/bin/hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar pi 16 1000
这里 pi 是你想要运行的示例，而后面的数字表示 MapReduce 任务的参数。
5. 查询应用程序状态
使用 Yarn 提供的命令来查看你提交的应用程序状态。
# 查询 YARN 应用程序状态
/usr/local/hadoop/bin/yarn application -list
6. 结束测试并清理资源
如果测试结束了，你可以停止 Hadoop 服务：
# 停止 Hadoop 服务
/usr/local/hadoop/sbin/stop-yarn.sh
/usr/local/hadoop/sbin/stop-dfs.sh
状态图
以下是 YARN 的状态图，可以帮助你理解不同状态之间的关系：
stateDiagram
[*] --> Started
Started --> Running
Running --> Finished
Finished --> [*]
类图
以下是与 YARN 相关的类图，提供了一些基本类的关系：
classDiagram
class ApplicationMaster {
+start()
+stop()
}
class ResourceManager {
+allocateResources()
}
class NodeManager {
+monitorResources()
}
ApplicationMaster --> ResourceManager
NodeManager --> ResourceManager
结尾
测试 Hadoop YARN 的过程并不复杂，只需要按照上述步骤完成每一个任务即可。希望本指南能帮助你顺利地开始使用 Hadoop YARN，并激发你对大数据技术的兴趣。随着你经验的积累，你将能够探索更复杂的功能和应用。继续努力，加油！
