Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)實戰(zhàn)之MR工作機(jī)制與YARN平臺

Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)實戰(zhàn)之MR工作機(jī)制與YARN平臺Hadoop與大數(shù)據(jù)概述MapReduce工作機(jī)制YARN平臺介紹YARN平臺的優(yōu)勢與特性YARN應(yīng)用場景與實踐目錄CONTENTHadoop與大數(shù)據(jù)概述01123Hadoop是一個開源的分布式計算框架，基于Java開發(fā)，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它提供了一個分布式文件系統(tǒng)（HDFS）和一系列數(shù)據(jù)處理工具，包括MapReduce、Hive、Pig等。Hadoop具有高可靠性、高擴(kuò)展性和高效性，能夠在廉價硬件上運(yùn)行，并處理TB級到PB級的數(shù)據(jù)。Hadoop簡介大數(shù)據(jù)概念與特點01大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)量巨大、類型多樣、處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。02大數(shù)據(jù)具有4V（體量、速度、多樣性和價值）的特點。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景包括社交媒體、金融分析、智能交通、醫(yī)療健康等。03010203Hadoop是大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的重要技術(shù)之一，為大數(shù)據(jù)提供了存儲和計算能力。它通過分布式計算框架MapReduce實現(xiàn)了對大數(shù)據(jù)的并行處理，提高了數(shù)據(jù)處理效率。Hadoop還提供了數(shù)據(jù)安全性和可靠性保障，能夠應(yīng)對數(shù)據(jù)丟失和故障問題。Hadoop在大數(shù)據(jù)處理中的地位和作用MapReduce工作機(jī)制02MapReduce是一種編程模型，用于處理和生成大數(shù)據(jù)集，它將計算任務(wù)劃分為兩個階段：Map階段和Reduce階段。MapReduce模型由Google提出，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理。它將復(fù)雜的計算任務(wù)分解為多個小任務(wù)，每個小任務(wù)都在一個獨立的節(jié)點上運(yùn)行，然后將結(jié)果匯總以完成整個計算任務(wù)。MapReduce簡介Map階段是MapReduce模型中的第一個階段，負(fù)責(zé)接收輸入數(shù)據(jù)，并將其拆分成多個鍵值對。在Map階段，輸入數(shù)據(jù)被拆分成多個小塊，并分配給不同的Mapper任務(wù)進(jìn)行處理。Mapper任務(wù)根據(jù)指定的映射函數(shù)處理數(shù)據(jù)，輸出一系列鍵值對。這些鍵值對將作為中間結(jié)果傳遞給Reduce階段。Map階段工作機(jī)制VSReduce階段是MapReduce模型中的第二個階段，負(fù)責(zé)接收Mapper階段的輸出，并對具有相同鍵的值進(jìn)行聚合操作。在Reduce階段，系統(tǒng)根據(jù)鍵對中間結(jié)果進(jìn)行排序和分組，然后調(diào)用指定的歸約函數(shù)處理具有相同鍵的值。歸約函數(shù)可以對這些值進(jìn)行求和、計數(shù)、匯總等操作，最終得到最終結(jié)果。Reduce階段工作機(jī)制為了提高M(jìn)apReduce的性能和效率，可以采用一些優(yōu)化策略。一種常見的優(yōu)化策略是數(shù)據(jù)本地性，即盡可能將數(shù)據(jù)和計算任務(wù)分配到同一個節(jié)點上，以減少數(shù)據(jù)傳輸開銷。此外，還可以通過合并中間結(jié)果、使用壓縮技術(shù)、優(yōu)化排序算法等手段來提高M(jìn)apReduce的性能。MapReduce的優(yōu)化策略YARN平臺介紹03YARN的產(chǎn)生背景原始HadoopMapReduce框架在處理大數(shù)據(jù)時面臨擴(kuò)展性、靈活性、資源利用率等方面的挑戰(zhàn)。YARN（YetAnotherResourceNegotiator）的提出是為了解決這些問題，提供更加高效和靈活的資源管理和調(diào)度機(jī)制。YARN的基本架構(gòu)和工作原理基本架構(gòu)：YARN主要由ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster三個組件構(gòu)成。ResourceManager（RM）：全局的資源管理器，負(fù)責(zé)整個集群的資源分配。NodeManager（NM）：每個節(jié)點上的代理，負(fù)責(zé)監(jiān)控該節(jié)點上資源的使用情況和應(yīng)用程序的運(yùn)行狀態(tài)。YARN的基本架構(gòu)和工作原理ApplicationMaster（AM）：每個應(yīng)用程序特有的，負(fù)責(zé)與RM和NM交互，協(xié)調(diào)應(yīng)用程序的執(zhí)行。工作原理AM會向RM申請資源，并在得到資源后在其所在的NM上啟動相應(yīng)的任務(wù)容器。NM會監(jiān)控容器的資源使用情況和應(yīng)用程序的運(yùn)行狀態(tài)，并上報給RM。當(dāng)用戶提交一個應(yīng)用程序時，RM會為該應(yīng)用程序分配一個AM，并在某個NM上啟動它。YARN的基本架構(gòu)和工作原理關(guān)系擴(kuò)展性靈活性資源利用率YARN與MapReduce的關(guān)系和區(qū)別YARN是Hadoop的新資源管理系統(tǒng)，它支持多種計算框架，其中最著名的就是MapReduce。在YARN上運(yùn)行MapReduce應(yīng)用程序時，MapReduce框架充當(dāng)AM的角色。YARN提供了更好的擴(kuò)展性，可以支持更多種類的計算框架，而不僅僅是MapReduce。YARN允許應(yīng)用程序在運(yùn)行時動態(tài)請求和釋放資源，而原始的MapReduce框架需要在編譯時確定所有任務(wù)的資源需求。YARN通過更細(xì)粒度的資源分配提高了集群的資源利用率。YARN平臺的優(yōu)勢與特性04YARN通過資源抽象和容器化的方式，使得應(yīng)用程序可以像使用本地資源一樣使用集群資源，從而簡化了應(yīng)用程序的資源管理和調(diào)度。YARN支持多種資源類型，如CPU、內(nèi)存、磁盤等，并允許根據(jù)應(yīng)用程序的需求進(jìn)行定制，進(jìn)一步提高了集群的擴(kuò)展性。YARN（YetAnotherResourceNegotiator）平臺的設(shè)計初衷就是為了解決Hadoop集群的擴(kuò)展性問題。它采用資源管理和作業(yè)調(diào)度分離的架構(gòu)，使得集群規(guī)模可以輕松擴(kuò)展到數(shù)千個節(jié)點。擴(kuò)展性YARN平臺提供了強(qiáng)大的資源管理和調(diào)度功能，使得不同類型的作業(yè)可以在同一個集群上運(yùn)行。通過資源隔離和容器化技術(shù)，YARN可以保證不同應(yīng)用程序之間的資源互不干擾，同時保證了應(yīng)用程序的性能和穩(wěn)定性。YARN支持多種調(diào)度器，如FIFO、CapacityScheduler和FairScheduler等，可以根據(jù)實際需求選擇合適的調(diào)度器，提高了集群的靈活性。010203靈活性YARN平臺的設(shè)計考慮了高可用性，通過容錯機(jī)制和負(fù)載均衡等技術(shù)，確保了集群的穩(wěn)定性和可靠性。YARN支持自動故障轉(zhuǎn)移和節(jié)點健康監(jiān)測，當(dāng)節(jié)點出現(xiàn)故障時，可以自動將資源調(diào)度到其他健康的節(jié)點上，保證了作業(yè)的穩(wěn)定運(yùn)行。YARN還支持?jǐn)?shù)據(jù)本地性和負(fù)載均衡，通過合理分配資源，避免了資源的浪費和過載，進(jìn)一步提高了集群的高可用性。高可用性YARN應(yīng)用場景與實踐05YARN在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用場景資源管理和調(diào)度YARN作為Hadoop的資源管理系統(tǒng)，能夠高效地管理和調(diào)度集群中的計算資源，支持各種類型的應(yīng)用程序。批處理和流處理YARN可以支持批處理和流處理應(yīng)用程序，如MapReduce、Spark、Flink等，滿足不同數(shù)據(jù)處理需求。容器化和輕量級虛擬化YARN采用容器化技術(shù)，實現(xiàn)了輕量級的虛擬化，提高了資源利用率和靈活性。混合工作負(fù)載YARN能夠同時運(yùn)行批處理和流處理作業(yè)，支持混合工作負(fù)載，提高了集群的利用率。使用YARN運(yùn)行Spark應(yīng)用程序：介紹如何使用YARN作為資源管理器來運(yùn)行Spark應(yīng)用程序，包括配置、部署和性能優(yōu)化等方面。使用YARN進(jìn)行實時數(shù)據(jù)處理：介紹如何使用YARN支持實時數(shù)據(jù)處理應(yīng)用程序，如Storm、Samza等，實現(xiàn)低延遲的數(shù)據(jù)處理和分析。案例一案例二YARN的實踐案例分析YARN的未來發(fā)展與挑戰(zhàn)隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，YA