Yarn 调度实践
介绍
Yarn 是 Apache Hadoop 中的一个重要组件，用于实现大规模分布式计算的资源管理和作业调度。在本文中，我们将详细介绍 Yarn 的调度实践，并提供一些代码示例来说明如何使用 Yarn 调度作业。
Yarn 调度原理
Yarn 的调度原理是基于资源管理和作业调度两个关键组件实现的。资源管理组件负责管理集群中的计算资源，作为一个资源调度器，它负责接收来自各个应用程序的资源请求，并根据当前集群资源的可用性进行分配。作业调度组件负责将作业请求分解为任务，并将这些任务分配给可用的计算资源。
Yarn 的调度实践主要包括以下几个方面：
- 创建 Yarn 应用程序
- 定义作业和任务
- 提交作业请求
- 监控和管理作业
创建 Yarn 应用程序
首先，我们需要创建一个 Yarn 应用程序来使用 Yarn 的调度功能。在创建 Yarn 应用程序之前，我们需要确保已经安装了 Yarn，可以通过以下命令来检查：
yarn --version
如果输出了 Yarn 的版本号，表示 Yarn 已经安装成功。
接下来，我们可以使用以下代码示例来创建一个简单的 Yarn 应用程序：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.yarn.api.ApplicationConstants;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationId;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.Resource;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClientApplication;
import org.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;
import org.apache.hadoop.yarn.util.Records;
public class YarnApp {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new YarnConfiguration();
YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient();
yarnClient.init(conf);
yarnClient.start();
YarnClientApplication app = yarnClient.createApplication();
ApplicationId appId = app.getNewApplicationResponse().getApplicationId();
// 设置应用的资源需求
Resource resource = Records.newRecord(Resource.class);
resource.setMemory(1024);
resource.setVirtualCores(1);
// 提交应用程序
yarnClient.submitApplication(appId,
appContext.getApplicationSubmissionContext());
// 输出应用程序 ID
System.out.println("Application ID: " + appId);
}
}
在上面的代码示例中，我们首先创建了一个 YarnClient 实例，并初始化它。然后，我们使用 YarnClient 创建一个 YarnClientApplication 实例，并获取应用程序的 ApplicationId。接下来，我们设置了应用程序的资源需求，并通过 YarnClient 提交应用程序。
定义作业和任务
在 Yarn 中，作业是由一个或多个任务组成的，每个任务都是一个可执行的程序或脚本。任务的定义通常包括任务的类型、资源需求和任务的启动命令。
以下是一个简单的任务定义的代码示例：
<configuration>
<property>
<name>mapred.jobtracker.address</name>
<value>localhost:54311</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
在上面的代码示例中，我们使用 XML 格式定义了一个任务的配置文件，其中包含了作业跟踪器的地址和 MapReduce 框架的名称。
提交作业请求
在 Yarn 中，我们可以使用以下代码示例来提交作业请求：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
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(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
