MapReduce和yarn的联系

MapReduce和yarn

1.Mapreduce是什么?

Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架；

Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上；

• inputFormat：MapReduce框架使用InputFormat模块做Map前的预处理，比如验证输入的格式是否符合输入定义；然后，将输入文件切分为逻辑上的多个InputSplit，InputSplit、MapReduce对文件进行处理和运算的输入单位，只是一个逻辑概念，每个InputSplit并没有对文件进行实际切割，只是记录了要处理的数据的位置和长度。
• RecordReader：因为InputSplit是逻辑切分而非物理切分，所以还需通过RecordReader根据InputSplit中的信息来处理InputSplit中的具体记录，加载数据并转换为适合Map任务读取的键值对，输入给Map任务。
• Map：Map任务会根据用户自定义的映射规则，输出一系列的 作为中间结果。
• shuffle：为了让Reduce可以并行处理Map的结果，需要对Map的输出进行一定的分区（partition）、排序（sort）、合（combine）、归并（merge）等操作，得到形式的中间结果，再交给对应的Reduce进行处理，这个过程称为shuffle。从无序的到有序的，这个过程用shuffle来称呼是非常形象的。
• Reduce：Reduce以一系列 中间结果为输入，执行用户定义的逻辑，输出结果给OutputFormat模块。
• OutpFormat：OutpFormat模块会验证输出目录是否已经存在以及输出结果类型是否符合配置文件中的配置类型，如果都满足，就输出Reduce的结果到分布式文件系统。
  1.作用
  （1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任

（2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大增加程序的复杂度和开发难度

（3）引入mapreduce框架后，开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上，而将分布式计算中的复杂性交由框架来处理.

2.mapreduce的shuffle机制

mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；

shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；

具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分区和排序；

Shuffle整体来看，分为3个操作：

1、分区partition
2、Sort根据key排序
3、Combiner进行局部value的合并
4.MAPREDUCE中的Combiner

（1）combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件

（2）combiner组件的父类就是Reducer

（3）combiner和reducer的区别在于运行的位置：

Combiner是在每一个maptask所在的节点运行

Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果；

(4) combiner的意义就是对每一个maptask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量

			**具体实现步骤**
			1、 自定义一个combiner继承Reducer，重写reduce方法
			
			2、 在job中设置：  job.setCombinerClass(CustomCombiner.class)

(5) combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑

而且，combiner的输出kv应该跟reducer的输入kv类型要对应起来

5,集群运行模式

（1）将mapreduce程序提交给yarn集群resourcemanager，分发到很多的节点上并发执行

（2）处理的数据和输出结果应该位于hdfs文件系统

（3）提交集群的实现步骤：

A、将程序打成JAR包，然后在集群的任意一个节点上用hadoop命令启动

 $ hadoop jar wordcount.jar cn.itcast.bigdata.mrsimple.WordCountDriver inputpath outputpath

B、直接在linux的eclipse中运行main方法

（项目中要带参数：mapreduce.framework.name=yarn以及yarn的两个基本配置）

C、如果要在windows的eclipse中提交job给集群，则要修改YarnRunner类

6.编程规范

（1）用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行mr程序的客户端)

（2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）

（3）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）

（4）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中

（5）map()方法（maptask进程）对每一个调用一次

（6）Reducer的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型，也是KV

（7）Reducer的业务逻辑写在reduce()方法中

（8）Reducetask进程对每一组相同k的组调用一次reduce()方法

（9）用户自定义的Mapper和Reducer都要继承各自的父类

（10）整个程序需要一个Drvier来进行提交，提交的是一个描述了各种必要信息的job对象

YARN

Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序

YARN的重要概念

1、 yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制

2、 yarn只提供运算资源的调度（用户程序向yarn申请资源，yarn就负责分配资源）

3、 yarn中的主管角色叫ResourceManager

4、 yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager

5、 这样一来，yarn其实就与运行的用户程序完全解耦，就意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序（mapreduce只是其中的一种），比如mapreduce、storm程序，spark程序，tez ……

6、 所以，spark、storm等运算框架都可以整合在yarn上运行，只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可

7、 Yarn就成为一个通用的资源调度平台，从此，企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上，提高资源利用率，方便数据共享