Hadoop MapReduce & YARN

type
Post
status
Published
summary
MapReduce是Hadoop中的分布式计算组件,它可以以分散->汇总(聚合)模式执行分布式计算任务MapReduce可供Java、Python等语言开发计算程序。YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop 2.x版本引入的资源管理框架,用于集群资源管理和任务调度。它将MapReduce的资源管理和任务调度功能抽象出来,提供一个通用的资源管理平台,可以支持多种分布式计算框架。
slug
bigdata-hadoop-MapReduce& YARN
date
Jul 12, 2024
tags
大数据
MapReduce
Hadoop
YARN
集群部署
category
大数据
password
icon
URL
Property
Jul 12, 2024 01:42 AM

MapReduce

MapReduce是Hadoop中的分布式计算组件,它可以以分散->汇总(聚合)模式执行分布式计算任务MapReduce可供Java、Python等语言开发计算程序
注:MapReduce尽管可以通过Java、Python等语言进行程序开发,但当下年代基本没人会写它的代码了,因为太过时了。 尽管MapReduce很老了,但现在仍旧活跃在一线,主要是Apache Hive框架非常火,而Hive底层就是使用的MapReduce。 对MapReduce的底层原理会放在Hive之后,基于Hive做深入分析。
MapReduce的运行机制:
  • 将要执行的需求,分解为多个Map Task和Reduce Task
  • 将Map Task 和 Reduce Task分配到对应的服务器去执行
MapReduce是Google提出的一种编程模型和框架,用于处理大规模数据集。Hadoop的MapReduce实现了这一模型,使得分布式计算变得更加简单和高效。以下是MapReduce的简介和工作原理:

MapReduce模型

MapReduce编程模型分为两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。
  1. Map阶段
      • 输入数据被分成若干个分片,每个分片由一个Map任务处理。
      • Map任务读取输入数据,并将其转换成键值对(key-value pairs)。
      • 对每个输入键值对,执行用户定义的Map函数,产生中间键值对(intermediate key-value pairs)。
  1. Shuffle and Sort阶段(隐含阶段):
      • Map任务产生的中间键值对被按照键进行排序和分组,具有相同键的所有键值对被聚合在一起。
      • 这些中间键值对被传输到相应的Reduce任务。
  1. Reduce阶段
      • Reduce任务处理来自一个或多个Map任务的中间键值对。
      • 对每个中间键,执行用户定义的Reduce函数,将所有对应的中间值进行处理,产生最终的输出结果。

MapReduce的工作流程

  1. 输入数据分割
      • 输入数据被分割成固定大小的分片(通常为HDFS块大小,默认128MB或256MB)。
  1. Map任务执行
      • 每个Map任务处理一个数据分片,执行用户定义的Map函数,将输入数据转换成中间键值对。
      • 中间键值对被写入本地磁盘,并进行分区和排序。
  1. Shuffle and Sort
      • 中间键值对被按键进行排序,并通过网络传输到对应的Reduce任务。
      • 具有相同键的所有中间键值对被聚合在一起。
  1. Reduce任务执行
      • Reduce任务接收和处理来自多个Map任务的中间键值对,执行用户定义的Reduce函数,将中间值进行合并和处理,产生最终的输出结果。
  1. 输出结果写入
      • 最终的输出结果被写入HDFS或其他分布式文件系统。

MapReduce部署配置

MapReduce运行在YARN容器内,无需启动独立进程。只需要修改配置就可以了,其他的交给 YARN
  • 修改文件:vim /export/server/hadoop/etc/hadoop/mapred-env.sh,追加内容
    • # 设置 JDK 文件路径 export JAVA_HOME=/export/server/jdk # 设置历史服务器进程内存 export HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE=1000 # 设置日志级别为 INFO export HADOOP_ROOT_LOGGER=INFO,RFA
  • 修改文件:vim /export/server/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml,修改内容
    • <configuration> <!-- 配置项名称:mapreduce.framework.name 含义:指定使用的MapReduce框架名称,这里使用YARN作为资源管理器。 参数:yarn(使用YARN作为框架) --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <!-- 配置项名称:mapreduce.jobhistory.address 含义:指定JobHistory服务器的地址,用于跟踪MapReduce作业的历史信息。 参数:anjhon:10020(JobHistory服务器的主机和端口) --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>anjhon:10020</value> </property> <!-- 配置项名称:mapreduce.jobhistory.webapp.address 含义:指定JobHistory Web界面的地址,用于查看作业的历史信息。 参数:anjhon:19888(JobHistory Web界面的主机和端口) --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>anjhon:19888</value> </property> <!-- 配置项名称:mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir 含义:指定中间完成作业的目录,用于存储作业执行的临时数据。 参数:/data/mr-history/tmp(中间完成目录路径) --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name> <value>/data/mr-history/tmp</value> </property> <!-- 配置项名称:mapreduce.jobhistory.done-dir 含义:指定作业完成后存储历史记录的目录。 参数:/data/mr-history/done(完成记录目录路径) --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name> <value>/data/mr-history/done</value> </property> <!-- 配置项名称:yarn.app.mapreduce.am.env 含义:指定MapReduce应用程序主控进程(AM)的环境变量。 参数:HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME(设置HADOOP_MAPRED_HOME变量为HADOOP_HOME) --> <property> <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value> </property> <!-- 配置项名称:mapreduce.map.env 含义:指定Map任务的环境变量。 参数:HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME(设置HADOOP_MAPRED_HOME变量为HADOOP_HOME) --> <property> <name>mapreduce.map.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value> </property> <!-- 配置项名称:mapreduce.reduce.env 含义:指定Reduce任务的环境变量。 参数:HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME(设置HADOOP_MAPRED_HOME变量为HADOOP_HOME) --> <property> <name>mapreduce.reduce.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value> </property> </configuration>

MapReduce的特点和优势

  1. 简化编程模型
      • MapReduce将复杂的分布式计算过程抽象为简单的Map和Reduce函数,用户只需关注具体的业务逻辑。
  1. 高可扩展性
      • MapReduce能够处理大规模数据集,通过增加计算节点可以水平扩展,处理TB级、PB级的数据。
  1. 容错性
      • MapReduce框架具有内建的容错机制,自动处理任务失败和数据丢失,通过重试和数据冗余确保计算的可靠性。
  1. 数据本地化
      • MapReduce框架尽量将计算任务分配到存储数据的节点上,减少数据传输,提高计算效率。
 

YARN

YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop 2.x版本引入的资源管理框架,用于集群资源管理和任务调度。它将MapReduce的资源管理和任务调度功能抽象出来,提供一个通用的资源管理平台,可以支持多种分布式计算框架。

YARN核心组件

ResourceManager

  • YARN集群的核心组件,负责整个集群的资源管理和调度。
  • 包括两个重要子组件:
    • Scheduler:负责资源的分配,不直接监控和追踪任务,只根据资源的使用策略(如容量调度器、公平调度器)来分配资源。
    • ApplicationManager:负责管理应用程序的提交和生命周期,包括为应用程序启动第一个容器(ApplicationMaster)。
      • 每个应用程序(如MapReduce作业)的实例化管理进程,负责应用程序的具体任务调度和协调。
      • 与ResourceManager交互申请资源,并与NodeManager交互以启动和监控任务容器。

NodeManager

  • 每个节点上的资源管理守护进程,负责节点上的资源管理、容器的启动和监控。
  • 向ResourceManager汇报节点的资源使用情况和容器状态。
  • Container:NodeManager为不同的应用程序创建容器,以供其运行
    • Container 是 YARN 中的资源抽象,它封装了某个节点上的多维度资源,如内存、CPU、磁盘、网络等。
    • 由NodeManager管理,每个Container运行一个特定的任务。

YARN辅助组件

代理服务器:Web Application Proxy

代理服务器,即Web应用代理是 YARN 的一部分。默认情况下,它将作为资源管理器(RM)的一部分运行,但是可以配置为在独立模式下运行。使用代理的原因是为了减少通过 YARN 进行基于网络的攻击的可能性。这是因为, YARN在运行时会提供一个WEB UI站点(同HDFS的WEB UI站点一样)可供用户在浏览器内查看YARN的运行信息。对外提供WEB 站点会有安全性问题, 而代理服务器的功能就是最大限度保障对WEB UI的访问是安全的。 比如:警告用户正在访问一个不受信任的站点、剥离用户访问的Cookie等。开启代理服务器,可以提高YARN在开放网络中的安全性 (但不是绝对安全只能是辅助提高一些)

历史服务器:JobHistoryServer

历史服务器的功能很简单: 记录历史运行的程序的信息以及产生的日志并提供WEB UI站点供用户使用浏览器查看。分布式计算运行日志,产生在容器中,不方便查看。历史服务器统一收集到HDFS,由历史服务器托管为WEB UI供用户在浏览器统一查看

YARN的工作流程

notion image
  1. 应用程序提交
      • 用户通过客户端向YARN提交应用程序。
  1. ApplicationMaster启动
      • ResourceManager分配一个 Node Manager,启动一个 Container 并运行 Application Master 实例;
  1. 资源请求和分配
      • ApplicationMaster启动后,向ResourceManager注册,并根据实际需要向 ResourceManager 请求更多的 Container 资源(如果作业很小, 应用管理器会选择在其自己的 JVM 中运行任务);
      • ResourceManager根据调度策略分配资源(Container)给ApplicationMaster。
  1. 任务执行
      • ApplicationMaster与NodeManager通信,在分配的Container中启动任务。
  1. 任务监控和故障处理
      • ApplicationMaster监控任务的执行状态,处理任务的失败和重试。
      • NodeManager负责监控Container的资源使用和任务执行情况,定期向ResourceManager汇报。
  1. 应用程序完成
      • 应用程序完成后,ApplicationMaster向ResourceManager注销,释放所有资源。
      • ResourceManager更新应用程序状态,并将结果返回给客户端。

YARN部署配置

  • 配置:yarn-env.sh文件
    • 在文件的开头加入如下环境变量设置
      # 设置 jdk 路径 export JAVA_HOME=/export/server/jdk # 设置Hadoop路径 export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop # 设置Hadoop配置文件路径 export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop # 设置Hadoop日志路径 export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs
  • 配置:yarn-site.xml文件
    • 注意:其中的 node1 需要改成自己的主机用户名
      <configuration> <!-- 配置项名称:yarn.log.server.url 含义:指定YARN日志服务器的URL,用于访问作业历史记录的日志。 参数:http://node1:19888/jobhistory/logs(作业历史日志服务器的URL) --> <property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value> </property> <!-- 配置项名称:yarn.web-proxy.address 含义:指定YARN Web代理的地址。 参数:node1:8089(Web代理地址) --> <property> <name>yarn.web-proxy.address</name> <value>node1:8089</value> </property> <!-- 配置项名称:yarn.log-aggregation-enable 含义:是否启用日志聚合。启用后,应用程序日志将被聚合到HDFS中。 参数:true(启用日志聚合) --> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <!-- 配置项名称:yarn.nodemanager.remote-app-log-dir 含义:指定节点管理器保存远程应用程序日志的目录。 参数:/tmp/logs(远程应用程序日志目录) --> <property> <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name> <value>/tmp/logs</value> </property> <!-- 配置项名称:yarn.resourcemanager.hostname 含义:指定YARN资源管理器的主机名。 参数:node1(资源管理器主机名) --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>node1</value> </property> <!-- 配置项名称:yarn.resourcemanager.scheduler.class 含义:指定资源管理器使用的调度器类。 参数:org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler(公平调度器类) --> <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value> </property> <!-- 配置项名称:yarn.nodemanager.local-dirs 含义:指定节点管理器的本地目录,用于存储临时文件。 参数:/data/nm-local(本地目录) --> <property> <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name> <value>/data/nm-local</value> </property> <!-- 配置项名称:yarn.nodemanager.log-dirs 含义:指定节点管理器的日志目录,用于存储日志文件。 参数:/data/nm-log(日志目录) --> <property> <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name> <value>/data/nm-log</value> </property> <!-- 配置项名称:yarn.nodemanager.log.retain-seconds 含义:指定节点管理器保留日志文件的时间(以秒为单位)。 参数:10800(保留日志的时间,单位为秒) --> <property> <name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name> <value>10800</value> </property> <!-- 配置项名称:yarn.nodemanager.aux-services 含义:指定节点管理器的辅助服务。 参数:mapreduce_shuffle(MapReduce Shuffle服务) --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>
  • 启动服务
    • 集群启停(在主节点执行)
      • # 启停 yarn start-yarn.sh stop-yarn.sh # 启停历史服务器 mapred --daemon start historyserver mapred --daemon stop historyserver
      • 启动流程
        • 从yarn-site.xml中读取配置,确定ResourceManager所在机器,并启动它
        • 读取workers文件,确定机器,启动全部的NodeManager
        • 在当前机器启动ProxyServer(代理服务器)
    • 单独启停(在对应的主机上执行)
      • yarn --daemon start resourcemanager yarn --daemon stop resourcemanager yarn --daemon start nodemanager yarn --daemon stop nodemanager yarn --daemon start proxyserver yarn --daemon stop proxyserver

YARN的优势

  • 资源利用率高:通过动态资源分配,提高集群资源的利用率。
  • 扩展性好:支持多种分布式计算框架,如MapReduce、Spark、Tez等。
  • 高可用性:通过ResourceManager和NodeManager的心跳机制和容错机制,保证任务的可靠执行。
  • 灵活调度:支持多种调度策略(如容量调度器和公平调度器),满足不同的资源使用需求。
 

运行分布式计算

Hadoop官方内置了一些预置的MapReduce程序代码,我们无需编程,只需要通过命令即可使用。
常用的有2个MapReduce内置程序:
  • wordcount:单词计数程序
    • 功能:统计指定文件内各个单词出现的次数
      • 给定数据输入的路径(HDFS)、给定结果输出的路径(HDFS)
      • 将输入路径内的数据中的单词进行计数,将结果写到输出路径
    • 程序位置:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar
    • 启动命令:
      • 语法: hadoop jar 程序文件路径 java类名 [输入数据路径] [输出数据路径] 示例: hadoop jar /export/server/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar wordcount hdfs://anjhon:8020/input hdfs://anjhon8020/output/wc 注意: - 参数wordcount,表示运行jar包中的单词计数程序(Java Class) - 参数1是数据输入路径(hdfs://anjhon:8020/input/wordcount/) - 参数2是结果输出路径(hdfs://anjhon:8020/output/wc), 需要确保输出的文件夹不存在
      • 在 hdfs 中查看结果
        • hdfs dfs -cat /output/wc/part-r-00000
      • 提交程序后,可以在YARN的WEB UI页面看到运行中的程序(http://node1:8088)
        • notion imagenotion image
          查看日志(如果点击日志后提示进不去,那么可能是网络代理的问题,关闭 VPN)
          notion imagenotion image
  • pi:求圆周率:通过蒙特卡罗算法(统计模拟法)求圆周率
    • 启动命令
      • 语法: hadoop jar 程序文件路径 java类名 运算节点数 计算样本数 示例: hadoop jar /export/server/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar pi 3 1000
对于本文内容有任何疑问, 可与我联系.