Yarn集群的搭建、Yarn的架构和WordCount程序在集群提交方式

本文详细介绍了Yarn集群的搭建过程,包括资源配置、集群启动与关闭,以及如何通过修改配置文件运行WordCount程序。同时,深入解析了Yarn集群的架构,包括ResourceManager和NodeManager的功能。

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一、Yarn集群概述及搭建

  1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这个平台就是Yarn!

  2.Yarn提交任务的流程:

    当我们向Yarn集群提交任务后,Yarn通过Resourcemanager给任务分配资源,然后由NodeManager开辟运算空间来执行任务,在这个运算空间中开辟maptask和reducetask来运行任务。

  3.Yarn集群的搭建

  修改配置文件yarn.site.xml,添加配置信息

<property>
	<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
	<value>hd1-1</value>
</property> 
<property>
	<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
	<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

  将配置好的文件传输到集群其他机器,修改slaves文件(hdfs集群配置比较麻烦,本人没有总结,请见谅)

  启动yarn集群  start-yarn.sh

  关闭yarn集群  stop-yarn.sh

  可以访问yarn的网页客户端,resourcemanager的ip加端口号8088,如:

  192.168.50.183:8088

 

二、Yarn集群的架构

  Yarn集群中包含的组件:

  1.ResourceManager,功能:

    1)处理客户端提交的任务;

    2)监控NodeManager;

    3)自动和监控程序的运行;

    4)资源的分配和调度。

  2.NodeManager,功能:

    1)管理单个节点的资源;

    2)处理来自ResourceManager‘的命令;

    3)处理程序的命令;

    4)它包含两个小的组件:container、Appmaster

    container:一种抽象的表示,包含了许多资源如内存、磁盘、网络信息等;

    Appmaster:它主要负责数据切片、申请资源、任务的监控和容错。

 

三、WordCount程序提交到集群运行

  1.修改配置文件mapred-site.xml,添加配置:

<property>
	<name>mapreduce.framework.name</name>
	<value>yarn</value>
</property>

  2.将修改好的配置文件发送到集群其他机器

  3.启动hdfs、yarn集群,将wordCount程序打包上传到集群

  4.运行命令:

    hadoop jar WordCount.jar com.wyh.mr.WordCountDriver

 

转载于:https://www.cnblogs.com/HelloBigTable/p/10586695.html

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