HDP Day03-05笔记:Wordcount程序与YARN理解
本笔记主要围绕Apache Hadoop的HDP(Hadoop Distributed Processing)环境展开,重点讨论了MapReduce编程模型在Wordcount示例中的应用以及YARN(Yet Another Resource Negotiator)的原理和实践。以下是详细的内容概述: 1. **Wordcount示例开发**: - Wordcount是Hadoop的经典案例,用于统计文本文件中单词出现的频率。首先,MapReduce程序会经历两个主要阶段: - **Map阶段**:将输入文本行解析成键值对(<单词, 1>),这里使用的是自定义的`WordcountMapper`类,该类需实现Hadoop的序列化接口,如`Text`(字符串)和`IntWritable`(整数值)。 - **Reduce阶段**:接收来自Map阶段的同一单词的所有计数(`<单词, 1>`),通过累加`IntWritable`值得到每个单词的实际出现次数。`WordcountReducer`类负责这一过程。 2. **编码实现与JobSubmitter**: - 编程过程中涉及创建JobSubmitter客户端类,它负责将整个MapReduce程序打包成一个JAR文件,并提交到YARN。开发者需要确保所有输入和输出数据类型符合Hadoop序列化框架的要求。 3. **YARN快速理解**: - YARN是Hadoop 2.x版本后的核心组件,作为资源管理和调度平台,它简化了分布式计算任务的提交和管理。YARN的主要角色包括: - **ResourceManager**:负责接收用户提交的任务,调度资源,并监控NodeManager的状态。 - **NodeManager**:运行在每个节点上,负责管理本地资源和任务容器的生命周期。 4. **YARN的安装与配置**: - 安装时,NodeManager通常部署在同一物理机上作为DataNode,而ResourceManager则单独部署。需要修改`yarn-site.xml`配置文件,并将配置文件复制到集群其他节点。最后,通过`start-yarn.sh`命令启动集群,可以通过`jps`检查YARN进程和Web控制台进行监控。 5. **mr编程案例**: - 案例一是基础的Wordcount,分析`request.dat`文件中URL的访问次数。通过编写MapReduce程序,输出每个URL的总访问次数。 - 案例二是更复杂的任务,即求Top N最常出现的URL,这可能涉及到在Reduce阶段对结果进行排序和限制返回的URL数量。 通过这些步骤,读者可以深入了解Hadoop的MapReduce编程模型,以及如何将其应用于实际场景中,并了解YARN在大型分布式系统中的作用。此外,案例分析有助于巩固理论知识,提升实际操作能力。
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