YARN-MR 大数据第二天

大数据第二天
 
1.YARN(管理和调度集群中的各类资源)
	1.1 产生的背景：
			1.直接源于MR版本1的缺陷(如：单点故障、难以支持MR之外的计算框架等)
			2.多计算框架各自为站，数据共享困难(如：MR离线计算框架   Storm实时计算框架	Spark内存计算框架)
	1.2 架构(采用master-slave结构)
			ResourceManager（管理和调配YARN集群的资源）
				特性：整个集群只有一个
				作用：
						处理客户端请求
						启动和监控ApplicationMaster
						监控NodeManager
						资源分配和调度
				容错性：存在单点故障（正在实现HA 即主备架构  主一旦挂掉，备切换）
			NodeManager（执行计算作业）
				特性：可以多个
				作用：
						单个节点上的资源管理和任务管理
						处理来自ResourceManager的命令
						处理来自ApplicationMaster的命令
				容错性：失败后，RM将失败任务告诉对应AM，由AM决定如何处理失败的任务
			ApplicationMaster（负责应用程序的管理）
				特性：每个应用有一个
				作用：
						数据切分
						任务监控和容错
				容错性：失败后由RM负责重启；AM需处理内部任务的容错问题；会自动保存已经运行完成的任务，重启后无需重新运行
			Container（对任务运行环境的抽象）
				系列信息：
						任务启动命令
						任务运行环境
						任务运行资源
	1.3 原理
		1.客户端client发送任务请求给ResourceManager
		2.ResourceManager收到请求后根据资源占用情况分配对应NodeManager
		3.NodeManager收到ResourceManager的命令后开辟一个ApplicationMaster
		4.ApplicationMaster对任务分析和数据切分后，将要占用的资源情况发送给ResourceManager
		5.ResourceManager根据实时的资源占用情况进行动态分配资源
		6.ApplicationMasterna拿到资源后再跟对应的NodeManager进行通信
		7.NodeManager得到计算任务后，分配对应的Container容器来执行对应的Task任务
	1.4 调度策略
		a.双层调度策略
			RM将资源分配给AM
			AM将资源进一步分配给各个任务
		b.基于资源预留的调度策略
			当资源不够时，会为任务预留，直到资源充足
	1.5 YARN与计算框架的关系
		如果YARN是安卓系统的話，那么计算框架就是系统中的一个APP
		其中计算框架有：
				基于离线计算框架————MR
				基于内存计算框架————Spark
				基于流式计算框架————Storm
 
2.MapReduce（基于离线计算框架）
	2.1 MapReduce特点：
			易于编程
			良好的扩展性
			高容错性
			适合海量数据的离线处理
	2.2 基本过程
			Map阶段-Shuffle-Reduce阶段
			Map阶段：
				输入数据格式解析————InputFormat
				输入数据处理————Mapper
				数据分组————Partitioner
			Reduce阶段：
				数据处理————Redecer
				数据输出格式————OutputFormat
	2.3 基本思想
			大文件分为若干个小文件，计算各个小文件得到结果，然后再汇总输出
	2.4 架构
			采用YARN架构
	2.5 应用场景
			简单的数据统计 比如：网站的PV UV
			搜索引擎建索引
			海量数据查找
			复杂的数据分析算法实现 比如：聚类、分类、推荐、图算法
	2.6 Java编程
		1.导jar包（旧包兼容2.0，新包不一定支持）
		2.编写mapper
		3.编写reduce
		4.打包
		5.发布