大数据hadoop生态体系之YARN配置和使用(13)

Posted 2023-03-19

参考技术A 一、YARN框架简介

YARN：Yet Another Resource Negotiator 通用的资源管理系统。为上一层的mapreduce，spark等任务服务提供统一的资源管理和调度。

YARN 是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、 NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）。 ResourceManager 负责所有资源的监控、分配和管理； ApplicationMaster 负责每一个具体应用程序的调度和协调； NodeManager 负责每一个节点的维护。 对于所有的 applications，RM 拥有绝对的控制权和对资源的分配权。而每个 AM 则会和 RM 协商资源，同时和 NodeManager 通信来执行和监控 task。

Yarn是Master/slave主从结构，通过主从管理关系，对所有的计算框架运行在一个集群中，共享一个集群的资源进行按需分配，提高资源的利用率。

二、yarn的运行流程

步骤1　用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。

步骤2　ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，并与对应的Node-Manager通信，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。

步骤3　ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager查看应用程序的运行状态，然后它将为各个任务申请资源，并监控它的运行状态，直到运行结束，即重复步骤4~7。

步骤4　ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源。

步骤5　一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它启动任务。

步骤6　NodeManager为任务设置好运行环境（包括环境变量、JAR包、二进制程序等）后，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过运行该脚本启动任务。

步骤7　各个任务通过某个RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。 在应用程序运行过程中，用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询应用程序的当前运行状态。

步骤8 应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自己。

三、yarn的配置

1.修改配置文件mapred-site.xml，配置mapreduce作业任务交个yarn框架进行管理

vim /opt/mysoft/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

2.修改配置文件yarn-site.xml

vim  /opt/mysoft/hadooop/etc/hadoop/yarn-site.xml

3.配置完成之后启动服务

   start-yarn.sh

4.检查启动是否成功，通过jps查看进程 ResourceManager，NodeManager

5.通过http://hadoop00:8088查看webUI界面上yarn的运行画面

6.提交mapreduce作业，到yarn集群环境，查看任务执行情况。

Hadoop——Hadoop优势组成大数据技术生态体系系统框架图

文章目录

• • 1.4 Hadoop优势（4高）
  • 1.5 Hadoop组成（面试重点）
  • • 1.5.1 HDFS架构概述
    • 1.5.2 YARN架构概述
    • 1.5.3 MapReduce架构概述
    • 1.5.4 HDFS、YARN、MapReduce三者关系
  • 1.6 大数据技术生态体系
  • 1.7 推荐系统框架图

1.4 Hadoop优势（4高）

1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。

2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以干计的节点。

3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。

4）高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。

1.5 Hadoop组成（面试重点）

• 在Hadoopl.x时代，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大。
• 在Hadoop2.x时代，增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度MapReduce只负责运算。
• 在Hadoop3.x时代，在组成上没有变化。
• 

1.5.1 HDFS架构概述

Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。

1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、
文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。

2）DatalNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。

3）Secondary NameNode(2nn)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。

1.5.2 YARN架构概述

Yet Another Resource Negotiator简称YARN ，另一种资源协调者，是Hadoop的资源管理器。

1.5.3 MapReduce架构概述

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce

1）Map阶段并行处理输入数据

2）Reduce阶段对Map结果进行汇总

1.5.4 HDFS、YARN、MapReduce三者关系

1.6 大数据技术生态体系

图中涉及的技术名词解释如下：

1）Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库（MySQL）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

2）Flume：Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；

3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；

4）Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。

5）Flink：Flink是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。

6）Oozie：Oozie是一个管理Hadoop作业（job）的工作流程调度管理系统。

7）Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

8）Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

9）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

1.7 推荐系统框架图