华为大数据认证：MapReduce与YARN深度解析

"本资源主要介绍了华为大数据认证中的MapReduce分布式离线批处理技术和Yarn资源协调机制，适合准备华为认证的学员学习。课程涵盖了MapReduce和YARN的基本概念、架构、功能以及YARN的资源管理和任务调度，还涉及到MapReduce的具体执行流程。" MapReduce是一种由Google发表的技术，用于大规模数据集的并行计算。它简化了程序员的工作，只需要关注“做什么”，而“怎么做”则由MapReduce框架来处理。MapReduce的特点包括易于编程、良好的扩展性和高容错性。通过增加节点，MapReduce可以轻松扩展处理能力，同时，通过数据和计算的冗余，确保系统的高可用性和容错性。 YARN，全称为Yet Another Resource Negotiator，是Apache Hadoop 2.0中的一个核心组件，它是一个通用的资源管理系统，负责为各种应用程序提供统一的资源管理和调度。在FusionInsight产品中，YARN位于系统架构的核心，为Hive、HDFS、HBase、MapReduce、Spark等提供资源分配和服务治理。YARN的主要目标是提高集群的利用率，实现资源的统一管理和数据共享，增强了整个Hadoop生态的灵活性和可扩展性。 在YARN架构中，ResourceManager负责全局资源的管理和调度，NodeManager管理单个节点上的资源，ApplicationMaster则负责应用程序内部的资源请求和任务调度。这种设计使得YARN能够高效地处理多种类型的应用，包括批处理、交互式查询和实时流处理。 MapReduce的工作流程主要包括Map、Shuffle、Reduce三个主要阶段，其中，Combine是一个可选步骤，用于在Map阶段对局部数据进行预处理和合并，减少网络传输的数据量。Spill和Merge是在内存中的数据溢出到磁盘以及后续的磁盘数据合并过程，这些步骤保证了数据的有序性。Reduce阶段则负责对经过Map处理后的键值对进行最终的聚合和处理。 YARN的资源管理和任务调度是其关键特性，ResourceManager根据应用程序的需求和集群资源状况，动态地分配和调整资源。ApplicationMaster与ResourceManager协商获取资源，然后将任务分解到各个NodeManager上的Container执行。YARN还引入了Container的概念，它是资源分配的基本单位，包含了内存、CPU等资源的配额。 通过学习本课程，学员将能深入理解MapReduce和YARN的工作原理，掌握它们在大数据处理中的应用，以及如何在实际项目中优化资源利用和提升处理效率。这对于备考华为大数据认证的学员来说，是非常重要的理论和实践知识。