mapreduce on yarn
时间: 2023-07-17 19:58:55 浏览: 59
MapReduce on YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一种在Hadoop分布式计算框架上运行的计算模型。YARN是Hadoop的资源管理器,它负责集群中的资源分配和任务调度。
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型,它将任务分成两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段,数据被切分为多个小块,并由多个Map任务并行处理。在Reduce阶段,Map任务的输出数据按照某种键值对进行排序和合并,并由多个Reduce任务并行处理。
MapReduce on YARN使用YARN作为资源管理器,可以更灵活地管理计算集群中的资源。它将MapReduce作业提交给YARN来进行任务调度和资源分配。YARN负责根据集群的可用资源情况,动态地分配和管理任务的执行。这样可以提高集群的利用率和整体性能。
通过使用MapReduce on YARN,可以轻松地在Hadoop集群上运行MapReduce作业,并实现高效的数据处理和分析。它提供了可扩展性和容错性,适用于处理大规模数据集的计算任务。
相关问题
mapreduce on yarn 执行流程
1. 提交作业:用户提交一个MapReduce作业给YARN Resource Manager(RM)。
2. 分配资源:RM从可用的Node Manager(NM)中选择一个节点作为Application Master(AM)并分配资源给它。
3. 启动AM:RM启动AM,并将启动命令和资源信息传递给它。
4. AM启动任务:AM启动MapReduce作业的第一个Map任务,并为每个Map任务分配一个Container。
5. Map任务执行:每个Map任务在自己的Container中运行,并从HDFS中读取数据进行处理。
6. Map输出:Map任务将输出写入本地磁盘,然后通过Shuffle阶段将输出发送给Reducer。
7. Shuffle阶段:Shuffle阶段从Map任务的输出中提取数据,并将数据按照Key进行排序和分组。
8. Reducer分配:AM根据Reducer数量将任务分配给Node Manager,并为每个Reducer分配一个Container。
9. Reducer执行:Reducer从Map任务的输出中获取数据,并执行Reduce操作。
10. 输出结果:Reducer将结果写入HDFS并通知AM作业已完成。
11. 作业完成:AM将作业的状态更新为完成,并将结果返回给用户。
以上是MapReduce on YARN的执行流程,其中涉及到多个组件的协作,包括RM、NM、AM、Map任务、Reducer任务等,实现了对数据的分布式处理和计算。
mr on yarn 工作原理
MR on YARN(MapReduce on Yet Another Resource Negotiator)是一种在Hadoop生态系统中运行MapReduce作业的方式。它的工作原理如下:
1. 提交作业:用户通过客户端向YARN资源管理器(ResourceManager)提交MapReduce作业。作业包括MapReduce程序的代码和配置信息。
2. 资源分配:ResourceManager接收到作业后,将其分解为多个任务(Task),包括Map任务和Reduce任务。然后,ResourceManager根据集群中可用的资源情况,将这些任务分配给不同的节点(NodeManager)执行。
3. 任务执行:每个节点上的NodeManager接收到任务后,会启动一个容器(Container)来执行该任务。容器是一个隔离的执行环境,其中包含了任务所需的资源和环境。
4. Map阶段:在Map阶段,每个Map任务会读取输入数据,并将其划分为多个键值对。然后,Map任务会将这些键值对按照指定的逻辑进行处理,并生成中间结果。
5. Shuffle阶段:在Shuffle阶段,Map任务的中间结果会被分区、排序和分组,以便传输给Reduce任务进行处理。这个过程涉及到数据的排序和网络传输。
6. Reduce阶段:在Reduce阶段,每个Reduce任务会接收到一组经过Shuffle阶段处理的中间结果。Reduce任务会对这些结果进行合并、计算和输出,生成最终的结果。
7. 完成作业:当所有的Map任务和Reduce任务都完成后,作业会被标记为完成,并将最终的结果输出到指定的位置。
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