MapReduce On Yarn任务调度流程

1. 简介

MapReduce on Yarn是一种分布式计算框架，用于在Hadoop集群上进行大规模数据处理。本文将介绍MapReduce on Yarn的任务调度流程，并针对每个步骤提供相应的代码示例与解析。

2. 流程图

下面是MapReduce on Yarn任务调度的流程图：

flowchart TD
    A(提交MapReduce任务) --> B(创建Yarn任务)
    B --> C(为任务设置资源)
    C --> D(为任务设置环境变量)
    D --> E(启动任务)
    E --> F(等待任务完成)
    F --> G(获取任务结果)

3. 步骤详解

步骤1：提交MapReduce任务

首先，我们需要通过命令或代码的方式提交MapReduce任务，将任务提交到Yarn框架中进行调度。

步骤2：创建Yarn任务

在代码中，我们需要创建一个Yarn任务对象，并设置相关的任务配置。下面是一个示例代码：

// 创建一个新的MapReduce任务
Job job = new Job();

// 设置任务名称
job.setJobName("MyMapReduceJob");

// 设置任务的Jar包
job.setJarByClass(MyMapReduceJob.class);

步骤3：为任务设置资源

在Yarn框架中，我们需要为任务设置所需的计算资源，例如内存和CPU核心数。下面是一个示例代码：

// 设置任务需要的内存大小
job.getConfiguration().setInt("mapreduce.map.memory.mb", 1024);
job.getConfiguration().setInt("mapreduce.reduce.memory.mb", 2048);

// 设置任务需要的CPU核心数
job.getConfiguration().setInt("mapreduce.map.cpu.vcores", 1);
job.getConfiguration().setInt("mapreduce.reduce.cpu.vcores", 2);

步骤4：为任务设置环境变量

有时候，我们需要为任务设置一些环境变量，用于指定一些特殊的配置或参数。下面是一个示例代码：

// 设置任务的输入路径
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("input"));

// 设置任务的输出路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output"));

步骤5：启动任务

一切准备就绪后，我们可以通过以下代码来启动任务：

// 提交任务到Yarn框架进行调度
job.submit();

步骤6：等待任务完成

任务提交后，我们需要等待任务在集群中执行完成。下面是一个示例代码：

// 等待任务执行完成
job.waitForCompletion(true);

步骤7：获取任务结果

任务执行完成后，我们可以通过以下代码来获取任务的执行结果：

// 获取任务的执行状态
boolean success = job.isSuccessful();

if (success) {
    // 获取任务的输出路径
    Path outputPath = FileOutputFormat.getOutputPath(job);
    // TODO: 处理任务的输出结果
} else {
    // TODO: 处理任务执行失败的情况
}

4. 总结

通过以上步骤，我们可以完成MapReduce on Yarn任务的调度流程。首先，我们需要提交MapReduce任务到Yarn框架；然后，我们需要创建Yarn任务对象，并设置相关的任务配置；接着，我们需要为任务设置所需的计算资源和环境变量；然后，我们可以启动任务，并等待任务执行完成；最后，我们可以获取任务的执行结果进行后续处理。

希望本文能够帮助你理解MapReduce on Yarn任务调度的流程，并能够顺利开展相关的开发工作。