Yarn上运行MapReduce实战：配置与机制解析

"这是一份关于MapReduce的学习笔记，作者投入大量精力编写，包含了丰富的实战经验和具体操作步骤。笔记主要讲解了MapReduce在Yarn框架下的工作流程和配置细节，以及MR程序的开发机制和依赖的jar包。" MapReduce是Google提出的一种分布式计算模型，广泛应用于大数据处理。在Hadoop生态系统中，MapReduce被用于处理和生成大规模数据集。这份笔记首先介绍了Yarn（Yet Another Resource Negotiator）的概述，Yarn是Hadoop的第二代资源调度器，负责管理和分配集群中的计算资源。 Yarn的工作流程包括ResourceManager、NodeManager等关键组件。ResourceManager作为全局的资源调度中心，负责接收应用程序的提交，监控NodeManager的状态，并做出资源分配决策。而DataManager，通常与DataNode一起部署，确保数据读取的高效性。在配置Yarn时，我们需要在`mapred-site.xml`中设置`mapreduce.framework.name`为`yarn`，使MapReduce程序能在Yarn集群上运行。同时，`yarn-site.xml`中需要配置ResourceManager的主机名、NodeManager的辅助服务（如mapreduce_shuffle）、以及NodeManager的内存和CPU资源限制。 接下来，笔记深入解析了MapReduce的机制。一个完整的MapReduce程序包含map和reduce两个阶段。map阶段将输入数据切分成键值对，由多个map任务并行处理，每个map任务执行用户自定义的map函数。reduce阶段则负责对map阶段的结果进行聚合，通过reduce函数处理这些中间结果，最终生成输出。开发者只需关注map()和reduce()这两个核心方法的业务逻辑实现，而无需关心分布式执行的具体细节。 开发MapReduce程序时，需要依赖一系列Hadoop相关的jar包，包括Hadoop Common、HDFS、MapReduce和Yarn的库。这些库提供了必要的API和工具，支持开发人员编写并运行分布式计算任务。 这份笔记的价值在于它提供的实践经验和配置示例，对于初学者理解MapReduce在Yarn上的运行机制，以及如何开发和部署MapReduce程序具有很大的帮助。通过深入学习和实践，读者可以更好地掌握大数据处理的核心技术。