yarn mapreduce过程 yarn和mapreduce

1. MapReduce

概述：

• 一个最终完整版本的MR程序需要用户编写的代码和Hadoop自己实现的代码整合在一起才可以;
• 其中用户负责map、reduce两个阶段的业务问题，Hadoop负责底层所有的技术问题;

MapReduce核心思绪：先分再合，分而治之，主要目的：并行运行任务，提高效率。

注意: 不可拆分的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法并行计算：

MapReduce特点：

• 易于编程：简单的接口就可以完成分布式程序；
• 良好的扩展性：MR的分布式计算的特点可以随节点数据增长保持近似于线性增长，增加机器，就可以可以处理海量数据；
• 高容错性：
• 离线计算：
• 实时计算性能差：
• 不能进行流行计算：

MapReduce实例：
一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类

• MRAppMaster:负责整个MR程序的过程调度及状态协调
• MapTask:负责map阶段的整个数据处理流程
• ReduceTask :负责reduce阶段的整个数据处理流程

MaprReduce的阶段组成：

• 一个MapReduce编程模型中只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，或者只有Map阶段;
• 不能有诸如多个map阶段、多个reduce阶段的情景出现;
• 如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序串行运行。

2. YARN

YARN概述：YARN是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。

YARN功能说明：

• 资源管理系统︰集群的硬件资源，和程序运行相关，比如内存、CPU等。
• 调度平台∶多个程序同时申请计算资源如何分配，调度的规则（算法）。
• 通用∶不仅仅支持MapReduce程序，理论上支持各种计算程序。YARN不关心你干什么，只关心你要资源，在有的情况下给你，用完之后还我。

YARN架构图：

• ResourceManager ( RM ) YARN集群中的主角色，决定系统中所有应用程序之间资源分配的最终权限，即最终仲裁者。接收用户的作业提交，并通过NM分配、管理各个机器上的计算资源。
• NodeManager (NM ) YARN中的从角色，一台机器上一个，负责管理本机器上的计算资源。根据RM命令，启动Container容器、监视容器的资源使用情况。并且向RM主角色汇报资源使用情况。
• ApplicationMaster ( AM ) 用户提交的每个应用程序均包含一个AM.
  应用程序内的“老大”，负责程序内部各阶段的资源申请，监督程序的执行情况。

YARN的三种调度策略：

• FIFO sheduler: 先进先出
  优势：无需配置，先到先得，易于执行。
  坏处：任务的优先级不会变高，因此高优先级的作业需要等待不适合共享集群。

• Capacity scheduler:为每个组织分配专门的队列，然后再为每个队列分配一定的集群资源。（YARN的默认调度器）
  优势： 层次化的队列设计、容量保证、安全、弹性分配。
  坏处：不能公平的分配资源。

• Fair Scheduler：公平共享资源
  **优势：**公平共享资源、资源抢先、基于用户或组的队列映射。