Yam服务在Hadoop中的作用
在Hadoop生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个非常重要的组件。YARN是Apache Hadoop的资源管理器，负责对集群中的资源进行分配和调度，使得集群能够高效地运行各种应用程序。
YARN的基本概念
在深入了解YARN服务在Hadoop中的作用之前，我们首先需要了解YARN的基本概念。
- ResourceManager（RM）：这是整个集群的资源管理器，负责调度和分配集群中的资源给各个应用程序。
- NodeManager（NM）：每个节点上都运行一个NodeManager，负责管理该节点上的资源和运行任务的容器（Container）。
- ApplicationMaster（AM）：每个应用程序在YARN上运行时，都会有一个对应的ApplicationMaster。它负责与ResourceManager进行通信，请求资源以及监控任务的运行状态。
Yam服务在Hadoop中的作用
YARN的作用是为各种类型的应用程序提供资源管理和调度的功能。YARN支持多种应用程序类型，包括MapReduce、Spark、Hive等。下面我们以一个简单的MapReduce应用程序为例，来展示YARN服务在Hadoop中的作用。
MapReduce示例
假设我们要统计一个文本文件中每个单词出现的次数。我们可以使用MapReduce框架来实现这个功能。首先，我们需要编写一个Mapper类和一个Reducer类。
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] words = line.split(" ");
for (String word : words) {
this.word.set(word);
context.write(this.word, one);
}
}
}
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
this.result.set(sum);
context.write(key, this.result);
}
}
YARN上运行MapReduce应用程序
现在，我们将使用YARN来运行上述MapReduce应用程序。首先，我们需要在Hadoop集群上启动YARN服务。
在启动YARN服务后，我们可以使用以下命令将MapReduce应用程序提交到YARN上运行：
hadoop jar WordCount.jar WordCount input.txt output
这将会将input.txt作为输入文件，并将结果输出到名为output的目录中。
当我们提交应用程序后，YARN会启动一个ApplicationMaster来管理该应用程序的运行。ApplicationMaster会向ResourceManager请求资源，并分配任务给各个NodeManager上的容器。
一旦任务分配完成，每个NodeManager会启动一个容器来运行Mapper或Reducer任务。在容器中，任务将会通过Hadoop的FileInputFormat来读取输入数据，并通过Hadoop的FileOutputFormat来写入输出数据。
当任务完成后，ApplicationMaster会向ResourceManager报告任务的状态，并释放所使用的资源。
总结
YARN是Hadoop生态系统中的一个重要组件，负责对集群中的资源进行管理和调度。通过YARN，我们可以运行各种类型的应用程序，包括MapReduce、Spark等。通过以上示例，我们可以看到YARN在Hadoop中的作用，它负责为应用程序分配资源，并管理任务的运行。这使得Hadoop集群能够高效地运行各种大数据处理任务。
