MRv1 Yarn 架构

MRv1（MapReduce version 1）是Hadoop中的一种计算框架，它通过Yarn（Yet Another Resource Negotiator）进行资源管理和作业调度。在MRv1 Yarn架构中，MapReduce任务分为Map任务和Reduce任务，其中Map任务负责数据的分片和处理，Reduce任务负责数据的合并和计算。

Yarn 架构

Yarn是Hadoop的一个资源管理和作业调度框架，它将计算资源和存储资源进行有效地管理和调度。Yarn包括三个核心组件：

  • ResourceManager（资源管理器）：负责集群的资源管理和作业调度。
  • NodeManager（节点管理器）：负责单个节点上的资源管理和任务执行。
  • ApplicationMaster（应用程序管理器）：负责作业的启动、监控和容错。

MRv1 Yarn 架构示例

下面是一个简单的MRv1 Yarn架构示例代码，用于计算单词出现的次数：

public class WordCount {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");

    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

上面代码中，我们定义了一个WordCount类，其中包含了Mapper和Reducer的设置。TokenizerMapper类用于将输入的文本进行分词，IntSumReducer类用于统计单词出现的次数。

MRv1 Yarn 架构流程

MRv1 Yarn架构的流程如下：

  1. ResourceManager启动，并等待作业提交。
  2. 客户端提交作业到ResourceManager。
  3. ResourceManager为作业分配一个ApplicationMaster，并在某个节点上启动这个ApplicationMaster。
  4. ApplicationMaster向ResourceManager请求资源，并启动Map任务和Reduce任务。
  5. NodeManager启动Map任务和Reduce任务，并向ApplicationMaster汇报任务执行情况。
  6. 任务执行完毕后，结果写入HDFS。

MRv1 Yarn 架构优势

MRv1 Yarn架构具有以下优势：

  • 资源动态分配：Yarn可以根据作业需求动态分配资源，提高资源利用率。
  • 多种作业支持：Yarn支持多种作业类型，如MapReduce、Spark等。
  • 高可扩展性：Yarn架构支持大规模集群，可以轻松扩展节点。

总结

MRv1 Yarn架构通过ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster三个核心组件实现了资源管理和作业调度。它能够有效地管理集群资源，并支持多种作业类型。在大数据处理领域，MRv1 Yarn架构具有重要的作用。

ResourceManager NodeManager ApplicationMaster
资源管理和作业调度 单节点资源管理和任务执行 作业启动、监控和容错

通过上面的介绍，相信读者对MRv1 Yarn架构有了更深入的了解，希望本文能对大家有所帮助。