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 Yarn架构体系

主从架构

也是采用 master（Resource Manager）- slave （Node Manager）架构，Resource Manager 整个集群只有一个，一个可靠的节点。

1、 每个节点上可以负责该节点上的资源管理以及任务调度，Node Manager 会定时向Resource Manager汇报本节点上 的资源使用情况和任务运行状态， 2、 Resource Manager会通过心跳应答的机制向Node Manager下达命令或者分发新的任务， 3、 Yarn 将某一资源分配给该应用程序后，应用程序会启动一个Application Master， 4、 Application Master为应用程序负责向Resource Manager申请资源，申请资源之后，再和申请到的节点进行通信，运行内部任务。

Resource Manager

RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。

Schedule 资源调度器是一个可插拔的组件，用户可根据自己需要设计资新的源调度器，YARN提供多个可直接使用的资源调度器。资源调度器将系统中的资源分配给正在运行的程序，不负责监控或跟踪应用的执行状态，不负责重启失败的任务。

Applications Manager 应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序提交、与调度器协商资源以启动ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败时重新启动它等。

Node Manager

NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一方面，它接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。

ApplicationMaster

用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括：

1.与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）；

2.将得到的任务进一步分配给内部的任务

3.与NM通信以启动/停止任务；

4.监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。

注：RM只负责监控AM，在AM运行失败时候启动它，RM并不负责AM内部任务的容错，这由AM来完成。

Container

Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。yarn的container容器是yarn虚拟出来的一个东西,属于虚拟化的,它是由memory+vcore组成,是专门用来运行任务的

 Yarn的安装

etc/hadoop/目录下 yarn-site.xml文件

 cd /opt/apps/hadoop-3.1.1/etc/hadoop/vi yarn-site.xml<!--  resource,manager主节点所在机器 -->
<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>linux01</value>
</property><!--  为mr程序提供shuffle服务 -->
<property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value>
</property><!--  一台NodeManager的总可用内存资源 -->
<property><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name><value>4096</value>
</property>
<!--  一台NodeManager的总可用（逻辑）cpu核数 -->
<property><name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name><value>4</value>
</property><!--  是否检查容器的虚拟内存使用超标情况vmem为true 指的是默认检查虚拟内存,容器使用的虚拟内存不能超过我们设置的虚拟内存大小 
-->
<property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value>
</property><!--  容器的虚拟内存使用上限：与物理内存的比率 --> 	
<property><name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name><value>2.1</value>
</property>将 yarn-site.xml 同步给其他Linux
scp yarn-site.xml linux02:$PWD
scp yarn-site.xml linux03:$PWD

配置一键启停

cd /opt/apps/hadoop-3.1.1/sbin
vi  start-yarn.sh
vi  stop-yarn.shYARN_RESOURCEMANAGER_USER=root 
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn 
YARN_NODEMANAGER_USER=rootstart-yarn.sh  一键启动 启动后可以访问  http://linux01:8088 查看页面解决linux连接部上 网卡出现问题 
systemctl stop  NetworkManager
systemctl diable  NetworkManager
systemctl restart network

 MR程序提交到Yarn上运行

 使用idea提交程序

配置mapred-site.xml文件 添加到resources目录下

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property><name>yarn.app.mapreduce.am.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/apps/hadoop-3.1.1</value></property><property><name>mapreduce.map.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/apps/hadoop-3.1.1</value></property><property><name>mapreduce.reduce.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/apps/hadoop-3.1.1</value></property></configuration>day05.com.doit.demo06;

修改提交任务的代码 maven打jar包的命令为 package

public class Test02 {public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");Configuration conf = new Configuration();//操作HDFS数据conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://linux01:8020");//设置运行模式conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");//设置ResourceManager位置conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "linux01");// 设置MapReduce程序运行在windows上的跨平台参数conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform","true");Job job = Job.getInstance(conf, "WordCount");//设置jar包路径job.setJar("D:\\IdeaProjects\\hadoop\\target\\test_yarn.jar");job.setMapperClass(WordCountMapper.class);job.setReducerClass(WordCountReduce.class);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//设置路径为HDFS路径FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("/wc/input/word.txt"));FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/wc/out4"));job.waitForCompletion(true);}
}

在linux上直接提交jar包

public class Test02 {public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {Configuration conf = new Configuration();//设置运行模式conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");//设置ResourceManager位置conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "linux01");// 设置MapReduce程序运行在windows上的跨平台参数conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform","true");Job job = Job.getInstance(conf, "WordCount");//设置jar包路径//job.setJar("D:\\IdeaProjects\\hadoop\\target\\test_yarn.jar");job.setJarByClass(Test02.class);job.setMapperClass(WordCountMapper.class);job.setReducerClass(WordCountReduce.class);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//设置路径为HDFS路径FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("/wc/input/word.txt"));FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/wc/out5"));job.waitForCompletion(true);}
}
打成jar包后 
linux上使用 
需要查看 mapred-site.xml 如果没有配置 需要配置一下hadoop jar jar包名  运行的类  
hadoop jar  test_yarn.jar  day03.com.doit.demo02.Test02

Map Join

Map端join是指数据达到map处理函数之前进行合并的,效率要远远高于Reduce端join，因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle，非常消耗资源。

order.txt
order011 u001
order012 u001
order033 u005
order034 u002
order055 u003
order066 u004
order077 u010user.txt
u001,hangge,18,male,angelababy
u002,huihui,58,female,ruhua
u003,guanyu,16,male,chunge
u004,laoduan,38,male,angelababy
u005,nana,24,femal,huangbo
u006,xingge,18,male,laoduan最终结果 
u001,hangge,18,male,angelababy,order012
u001,hangge,18,male,angelababy,order011
u002,huihui,58,female,ruhua,order034
u003,guanyu,16,male,chunge,order055
u004,laoduan,38,male,angelababy,order066
u005,nana,24,femal,huangbo,order033
null,order077

一个用户可能会产生多个订单,可能user.txt中的用户非常少,但是订单数据又非常非常多,这时我们可以考虑使用Map端join.一个小文件,一个大文件时,可以使用Map端join,说的简单一些,就是不走reduce,通过Map直接得出结果.

原理:将小文件上传到分布式缓存,保证每个map都可以访问完整的小文件的数据,然后与大文件切分后的数据进行连接,得出最终结果.

package hadoop06.com.doit.demo;import hadoop03.com.doit.demo02.WordCountMapper;
import hadoop03.com.doit.demo02.WordCountReducer;
import hadoop05.com.doit.demo05.Test;
import org.apache.commons.lang.ObjectUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class MapJoinDemo {public static  class JoinMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text, NullWritable>{//定义集合用来存储user.txt的数据  键是uid 值是这一行记录private Map<String,String> userMap = new HashMap<>();private Text k2 = new Text();@Overrideprotected void setup(Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {//读取本地user.txt文件  由于user.txt添加到了分布式缓存中,会将这个文件 缓存到执行maptask的计算机上//由于这个文件和class文件放在一起 可以直接读取BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("user.txt"));String line = null;while((line = br.readLine())!=null){//System.out.println(line);String uid =  line.split(",")[0];//将uid 和 user的一行记录放入到map中userMap.put(uid,line);}}@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {//得到order的一条记录String line = value.toString();//获取order的 uidString uid = line.split("\\s+")[1];// u001//获取map中 当前uid的 用户信息String userInfo = userMap.get(uid);//拼接字符串写出k2.set(userInfo+","+line.split("\\s+")[0]);context.write(k2, NullWritable.get());}}public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException, URISyntaxException {System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");Configuration con = new Configuration();//配置到yarn上执行con.set("mapreduce.framework.name", "yarn");//配置操作HDFS数据con.set("fs.defaultFS", "hdfs://linux01:8020");//配置resourceManager位置con.set("yarn.resourcemanager.hostname", "linux01");//配置mr程序运行在windows上的跨平台参数con.set("mapreduce.app-submission.cross-platform","true");Job job = Job.getInstance(con,"wordcount");//分布式缓存user.txt文件job.addCacheFile(new URI("hdfs://linux01:8020/user.txt"));//设置jar包的路径job.setJar("D:\\IdeaProjects\\test_hadoop\\target\\test_hadoop-1.0-SNAPSHOT.jar");//设置Mapperjob.setMapperClass(JoinMapper.class);//设置最后结果的输出类型job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(NullWritable.class);//设置读取HDFS上的文件 的路径//设置读取文件的位置 可以是文件 也可以是文件夹FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("/join/order.txt"));//设置输出文件的位置 指定一个文件夹 文件夹不已存在 会报错FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/join/out"));//提交任务 并等待任务结束job.waitForCompletion(true);}}

public class Test02 {public static void main(String[] args) {int[] arr = {3,4,2,8,5,1,7,3};quickSort(arr,0,arr.length-1);System.out.println(Arrays.toString(arr));}public static void quickSort(int[] arr, int startIndex, int endIndex) {if (startIndex >= endIndex) {return;}// 核心算法部分：分别介绍 双边指针（交换法）int pivotIndex = doublePointerSwap(arr, startIndex, endIndex);// 用分界值下标区分出左右区间，进行递归调用quickSort(arr, startIndex, pivotIndex - 1);quickSort(arr, pivotIndex + 1, endIndex);}private static int doublePointerSwap(int[] arr, int startIndex, int endIndex) {int pivot = arr[startIndex];int leftPoint = startIndex;int rightPoint = endIndex;while (leftPoint < rightPoint) {// 从右向左找出比pivot小的数据while (leftPoint < rightPoint&& arr[rightPoint] > pivot) {rightPoint--;}// 从左向右找出比pivot大的数据while (leftPoint < rightPoint&& arr[leftPoint] <= pivot) {leftPoint++;}//    System.out.println(leftPoint+" "+rightPoint);// 没有过界则交换if (leftPoint < rightPoint) {int temp = arr[leftPoint];arr[leftPoint] = arr[rightPoint];arr[rightPoint] = temp;}// System.out.println(Arrays.toString(arr));}// 最终将分界值与当前指针数据交换arr[startIndex] = arr[rightPoint];arr[rightPoint] = pivot;// 返回分界值所在下标return rightPoint;}}

归并排序

package com.doit.demo;import java.util.Arrays;
import java.util.Random;public class Test03 {public static void main(String[] args) {int[] arr = new int[100];//向数组中添加100的 0-1000的随机数for (int i = 0; i < arr.length; i++) {arr[i] = new Random().nextInt(1000);}//调用排序sort(arr,0,arr.length-1);System.out.println(Arrays.toString(arr));}public static  void sort(int[] arr,int start,int end){//递归出口if(start>=end){return;}//计算中间索引 拆分数组int mid = start+(end- start)/2; //  length = 10 ;   0+9/2 = 4;  左0-4 右 5 - 9;
//      //左边有序数组sort(arr,start,mid);//右边有序数组sort(arr,mid+1,end);
////合并merge(arr,start,mid,end);}public static void  merge(int[] arr ,int start,int mid, int end){//定义一个辅助数组int[] assist = new int[arr.length] ;int i = start;int leftIndex= start;int rightIndex = mid+1;//循环比较while(leftIndex<=mid && rightIndex<=end){//如果左边数组的元素比右边数组的元素小 则将左边数组的元素放入到辅助数组中if(arr[leftIndex] < arr[rightIndex]){assist[i] = arr[leftIndex];i++;leftIndex++;}else{//如果左边数组的元素比右边的元素大 则将右边的元素放入到辅助数组中assist[i] = arr[rightIndex];i++;rightIndex++;}}//如果左边的数组没走完 将剩下的放入到辅助数组中while(leftIndex<=mid){assist[i] = arr[leftIndex];i++;leftIndex++;}//如果右边的数组没走完 将剩下的放入到辅助数组中while(rightIndex<=end){assist[i]= arr[rightIndex];i++;rightIndex++;}//将辅助数组的值 为 原本的数组赋值for(int index = start;index<=end;index++){arr[index] = assist[index];}}
}