Hadoop yarn工作流程详解

yarn是什么？
1、它是一个资源调度及提供作业运行的系统环境平台
资源：cpu、mem等
作业：map task、reduce Task

yarn产生背景？
它是从hadoop2.x版本才引入
1、hadoop1.x版本它是如何资源调度及作业运行机制原理
a、JobTracker（主节点）
（a）：接受客户端的作业提交
（b）：交给任务调度器安排任务的执行
（c）：通知空闲的TaskTracker去处理
（d）: 与TaskTracker保持心跳机制

b、TaskTracker（从节点）
（a）：执行map task和reduce task
（b）: 与JobTracker保持心跳机制

缺点：
1、单点故障问题
2、负载压力
3、只能运行mapreduce的程序

引入了yarn机制
1、减少负载压力
2、主备机制
3、支持不同的程序运行

yarn整体的架构？

yarn主要的核心组件？

resourcemanager

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作用：
（1）接受客户端提交作业
（2）启动一个app master去处理
资源分配
（3）监控nodemanager

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nodemanager

---

作用：
(1)管理单个节点上的资源
（2）接受resourcemanager发送过来的指令
（3）接受app master发送过来的指令
(4) 启动Container

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app master

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（1）运行作业的主控者
（2）获取切片数据
（3）从resourcemanager审请运行作业资源
（4）监控作业运行的状态

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Container：

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它其实就是一个虚拟主机的抽象，分配cpu和内存，主要运行作业

app master
Container
Client

---

yarn的工作机制（重点）
1、连接运行器平台
根据mapreduce.framework.name变量配置
如果等于yarn：则创建YARNRunner对象
如果等于Local：则创建LocalJobRunner对象

2、如果是yarn平台，对resoucemanager提交作业审请
3、resourcemanager返回一个jobid和数据保存目录（hdfs://xxx/staging/xxx）
4、客户端根据返回数据保存目录路径，将job.split、job.xml、jar文件提交到hdfs://xxx/staging/xxx目录
5、提交数据资源之后，客户端对resouremanager提交任务运行
6、resourcemanager将任务存储任务队列
7、resourcemanager发送命令nodemanager处理从任务取出的任务
8、nodemanager往resourcemanageer审请我要创建一个app master
a、在nodemanager创建一个container，再启动app master
9、app master读取数据切片处理方案
10、app master往resourcemanager审请运行资源
11、resourcemanager往空闲的nodemanager主机发送指令，要创建Container
12、app master往nodemanger发送运行指令，container运行任务。

如下图：

是否可以直接从本地idea直接将程序运行到yarn平台？

以wordcount为例：

代码如下：

package com.gec.demo;
 
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
 
import java.io.IOException;
 
/*
* 作用：体现mapreduce的map阶段的实现
* KEYIN：输入参数key的数据类型
* VALUEIN：输入参数value的数据类型
* KEYOUT,输出key的数据类型
* VALUEOUT：输出value的数据类型
*
* 输入：
*      map(key,value)=偏移量,行内容
*
* 输出：
*      map(key,value)=单词,1
*
* 数据类型：
* java数据类型：
* int-------------->IntWritable
* long------------->LongWritable
* String----------->Text
* 它都实现序列化处理
*
 * */
public class WcMapTask extends Mapper<LongWritable, Text,Text, IntWritable>
{
    /*
    *根据拆分输入数据的键值对，调用此方法，有多少个键，就触发多少次map方法
    * 参数一：输入数据的键值：行的偏移量
    * 参数二：输入数据的键对应的value值：偏移量对应行内容
    * */
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 
        String line=value.toString();
 
        String words[]=line.split(" ");
 
        for (String word : words) {
 
            context.write(new Text(word),new IntWritable(1));
        }
 
    }
}

package com.gec.demo;
 
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
 
import java.io.IOException;
 
/*
* 此类：处理reducer阶段
*   汇总单词次数
* KEYIN：输入数据key的数据类型
* VALUEIN：输入数据value的数据类型
* KEYOUT:输出数据key的数据类型
* VALUEOUT:输出数据value的数据类型
*
*
* */
public class WcReduceTask extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable>
{
    /*
    * 第一个参数：单词数据
    * 第二个参数：集合数据类型汇总：单词的次数
    *
    * */
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 
        int count=0;
 
        for (IntWritable value : values) {
 
            count+=value.get();
        }
 
        context.write(key,new IntWritable(count));
 
    }
}

package com.gec.demo;
 
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
 
import java.io.IOException;
 
public class WcCombiner extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable sum=new IntWritable();
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int count=0;
 
        for (IntWritable value : values) {
            count+=value.get();
        }
        sum.set(count);
        context.write(key,sum);
    }
}

package com.gec.demo;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
 
import java.io.IOException;
 
/**
 * Hello world!
 *
 */
public class App
{
    public static void main( String[] args ) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
 
        Configuration conf=new Configuration();
//        conf.set("fs.defaultFS","hdfs://hadoop-001:9000");
//        conf.set("mapreduce.framework.name","yarn");
//        conf.set("yarn.resourcemanager.hostname","hadoop-002");
        conf.set("mapred.jar","D:\\JAVA\\projectsIDEA\\BigdataStudy\\mrwordcountbyyarn\\target\\wordcountbyyarn-1.0-SNAPSHOT.jar");
        Job job=Job.getInstance(conf);
        //设置Driver类
        job.setJarByClass(App.class);
 
        //设置运行那个map task
        job.setMapperClass(WcMapTask.class);
        //设置运行那个reducer task
        job.setReducerClass(WcReduceTask.class);
        job.setCombinerClass(WcCombiner.class);
 
        //设置map task的输出key的数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        //设置map task的输出value的数据类型
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
 
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
 
        //指定要处理的数据所在的位置
        FileInputFormat.setInputPaths(job, "/wordcount/input/big.txt");
        //指定处理完成之后的结果所保存的位置
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/wordcount/output7"));
        //向yarn集群提交这个job
        boolean res = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(res?0:1);
 
    }
}

其中

是因为在resource文件夹中直接添加配置文件

配置文件分别如下：

core-site.xml

hdfs-site.xml

mapred-site.xml

yarn-site.xml

注意：这里的配置文件要和虚拟机中的配置文件一样，否则可能会出错，最好的做法是从虚拟机中直接copy出来