HDFS Yarn MapReduce关系

最新推荐文章于 2025-12-18 14:54:12 发布
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#hdfs #mapreduce #hadoop

本文详细阐述了HDFS和YARN在大数据处理中的角色和交互过程。HDFS作为分布式文件系统，用于存储数据，而YARN作为资源管理系统，负责任务调度和资源分配。当提交MapReduce作业时，RM启动AM，AM向RM申请资源，RM根据数据分布和资源情况分配Container执行MapTask。MapTask在DN上读取数据并生成结果，再由AM申请资源执行ReduceTask，最终ReduceTask将结果写回HDFS的DN节点。整个过程中，资源高效利用和数据本地性得到优化。

HDFS Yarn MapReduce关系

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文字描述

  1. HDFS启动

    • 一个HDFS集群,三个结点,一个有NameNode,三个DataNode,一个SNM

    • 往HDFS上传数据,就是上传到DN

  2. YARN启动

    • 一个RM,三个NodeManager

    • 写MR程序,提交Job到RM

    • RM启动APPMaster

    • AM向RM申请Resource

    • RM会给AM资源：Container

      (根据每个结点的资源情况;运行程序需要的资源的块所在的结点;合理分配Container)

    • MapTask在Container,MapTask会去DataNode上面读取资源

    • MapTask运行完产生结果,此时AppMaster再次向RM申请运行ReduceTask所需资源

    • RM选择合适的结点创建容器,运行RT,此时RT到MT所在的容器拉取运行结果

    • ReduceTask运行完结果后就会写到HDFS上,即：DataNode上

    • 释放资源

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