yarn是什么？
1、它是一个资源调度及提供作业运行的系统环境平台
资源：cpu、mem等
作业：map task、reduce Task
yarn产生背景？
它是从hadoop2.x版本才引入
1、hadoop1.x版本它是如何资源调度及作业运行机制原理
a、JobTracker（主节点）
（a）：接受客户端的作业提交
（b）：交给任务调度器安排任务的执行
（c）：通知空闲的TaskTracker去处理
（d）: 与TaskTracker保持心跳机制
b、TaskTracker（从节点）
（a）：执行map task和reduce task
（b）: 与JobTracker保持心跳机制
缺点：
1、单点故障问题
2、负载压力
3、只能运行mapreduce的程序
引入了yarn机制
1、减少负载压力
2、主备机制
3、支持不同的程序运行
yarn整体的架构？
yarn主要的核心组件？
resourcemanager
作用：
（1）接受客户端提交作业
（2）启动一个app master去处理
资源分配
（3）监控nodemanager
nodemanager
作用：
(1)管理单个节点上的资源
（2）接受resourcemanager发送过来的指令
（3）接受app master发送过来的指令
(4) 启动Container
app master
（1）运行作业的主控者
（2）获取切片数据
（3）从resourcemanager审请运行作业资源
（4）监控作业运行的状态
Container：
它其实就是一个虚拟主机的抽象，分配cpu和内存，主要运行作业
app master
Container
Client
yarn的工作机制（重点）
1、连接运行器平台
根据mapreduce.framework.name变量配置
如果等于yarn：则创建YARNRunner对象
如果等于Local：则创建LocalJobRunner对象
2、如果是yarn平台，对resoucemanager提交作业审请
3、resourcemanager返回一个jobid和数据保存目录（hdfs://xxx/staging/xxx）
4、客户端根据返回数据保存目录路径，将job.split、job.xml、jar文件提交到hdfs://xxx/staging/xxx目录
5、提交数据资源之后，客户端对resouremanager提交任务运行
6、resourcemanager将任务存储任务队列
7、resourcemanager发送命令nodemanager处理从任务取出的任务
8、nodemanager往resourcemanageer审请我要创建一个app master
a、在nodemanager创建一个container，再启动app master
9、app master读取数据切片处理方案
10、app master往resourcemanager审请运行资源
11、resourcemanager往空闲的nodemanager主机发送指令，要创建Container
12、app master往nodemanger发送运行指令，container运行任务。
如下图：
是否可以直接从本地idea直接将程序运行到yarn平台？
以wordcount为例：
代码如下：
package com.gec.demo;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;/** 作用：体现mapreduce的map阶段的实现
* KEYIN：输入参数key的数据类型
* VALUEIN：输入参数value的数据类型
* KEYOUT,输出key的数据类型
* VALUEOUT：输出value的数据类型
*
* 输入：
* map(key,value)=偏移量,行内容
*
* 输出：
* map(key,value)=单词,1
*
* 数据类型：
* java数据类型：
* int-------------->IntWritable
* long------------->LongWritable
* String----------->Text
* 它都实现序列化处理
*
* */public class WcMapTask extends Mapper{ /*
*根据拆分输入数据的键值对，调用此方法，有多少个键，就触发多少次map方法
* 参数一：输入数据的键值：行的偏移量
* 参数二：输入数据的键对应的value值：偏移量对应行内容
* */
@Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line=value.toString();
String words[]=line.split(" "); for (String word : words) {
context.write(new Text(word),new IntWritable(1));
}
}
}package com.gec.demo;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import java.io.IOException;/** 此类：处理reducer阶段
* 汇总单词次数
* KEYIN：输入数据key的数据类型
* VALUEIN：输入数据value的数据类型
* KEYOUT:输出数据key的数据类型
* VALUEOUT:输出数据value的数据类型
*
*
* */public class WcReduceTask extends Reducer{ /*
* 第一个参数：单词数据
* 第二个参数：集合数据类型汇总：单词的次数
*
* */
@Override protected void reduce(Text key, Iterablevalues, Context context) throws IOException, InterruptedException { int count=0; for (IntWritable value : values) {
count+=value.get();
}
context.write(key,new IntWritable(count));
}
}package com.gec.demo;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import java.io.IOException;public class WcCombiner extends Reducer { private IntWritable sum=new IntWritable();
@Override protected void reduce(Text key, Iterablevalues, Context context) throws IOException, InterruptedException { int count=0; for (IntWritable value : values) {
count+=value.get();
}
sum.set(count);
context.write(key,sum);
}
}package com.gec.demo;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import java.io.IOException;/**
* Hello world!
* */public class App
{ public static void main( String[] args ) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf=new Configuration();// conf.set("fs.defaultFS","hdfs://hadoop-001:9000");// conf.set("mapreduce.framework.name","yarn");// conf.set("yarn.resourcemanager.hostname","hadoop-002");
conf.set("mapred.jar","D:\\JAVA\\projectsIDEA\\BigdataStudy\\mrwordcountbyyarn\\target\\wordcountbyyarn-1.0-SNAPSHOT.jar");
Job job=Job.getInstance(conf); //设置Driver类
job.setJarByClass(App.class); //设置运行那个map task
job.setMapperClass(WcMapTask.class); //设置运行那个reducer task
job.setReducerClass(WcReduceTask.class);
job.setCombinerClass(WcCombiner.class); //设置map task的输出key的数据类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class); //设置map task的输出value的数据类型
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class); //指定要处理的数据所在的位置
FileInputFormat.setInputPaths(job, "/wordcount/input/big.txt"); //指定处理完成之后的结果所保存的位置
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/wordcount/output7")); //向yarn集群提交这个job
boolean res = job.waitForCompletion(true);
System.exit(res?0:1);
}
}
其中
是因为在resource文件夹中直接添加配置文件
配置文件分别如下：
core-site.xml
hdfs-site.xml
mapred-site.xml
yarn-site.xml
注意：这里的配置文件要和虚拟机中的配置文件一样，否则可能会出错，最好的做法是从虚拟机中直接copy出来
