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。

相关问题

mapreduce on yarn

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。

MR on yarn运行流程

MR on yarn的运行流程如下：

1. 提交作业：用户将MapReduce作业提交给YARN集群的资源管理器（ResourceManager）。

2. 作业分割：ResourceManager将作业分割成多个任务（Tasks），包括一个或多个Map任务和一个或多个Reduce任务。

3. 分配资源：ResourceManager根据集群中的可用资源情况，将任务分配给不同的节点管理器（NodeManager）。

4. 启动容器：每个节点管理器接收到任务后，会为每个任务启动一个容器（Container），容器是任务运行的隔离环境。

5. 运行Map任务：容器中的Map任务会读取输入数据进行处理，并生成中间结果。

6. 拷贝中间结果：Map任务将生成的中间结果拷贝到本地磁盘，并通知ResourceManager。

7. 运行Reduce任务：容器中的Reduce任务会从不同的Map任务所在节点上获取中间结果，并进行合并、排序和归约操作，生成最终结果。

8. 输出结果：Reduce任务将最终结果写入输出目录，并通知ResourceManager。

9. 完成作业：ResourceManager接收到所有任务完成的通知后，将作业标记为完成，并通知用户。

以上就是MapReduce作业在YARN上的运行流程。YARN提供了资源管理和调度的功能，使得多个作业可以并发运行在集群上，并有效地利用集群资源。