12-mapReduce的简介和yarn搭建

 Hadoop的核心组件之er: mapreduce

目前的计算框架
mapreduce
spark
storm
flink(阿里)

mapreduce的核心理念: 

移动计算, 而不是移动数据(reducetask中仍然有移动数据的情况)

分而治之

split: 切分hadoop上传的block

map: 对split后的结果进行分组

shaffer: 对map后的键值对进行排序, 分组, 合并, (根据键)x

 

 shuffle过程详解: 

3、    Shuffle
a)    分区（partition，HashPartition：根据key的hashcode值 和 Reduce的数量 模运算），可以自定义分区，运算速度要快。一定要解决数据倾斜和reduce的负载均衡。
b)    排序：默认按照字典排序。WriterCompartor（比较）
c)    合并：减少当前mapper输出数据，根据key相同（比较），把 value 进行合并。
d)    分组（key相同（比较），value组成一个集合）（merge）

reduce: 对结果进行计算, 输出

执行过程并不是非常严格, 就是切分后可能不会等切分完成, 就开始map的过程了

 yarn安装

hadoop2.x以后, 计算框架放在在yarn上 

1, yarn-site.xml

 <property>
   <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
   <value>true</value>
 </property>
 <property>
   <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
   <value>yarncluster</value>
 </property>
 <property>
   <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
   <value>rm1,rm2</value>
 </property>
 <property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
   <value>192.168.208.106</value>
 </property>
 <property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
   <value>192.168.208.107</value>
 </property>
 <property>
   <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
   <value>192.168.208.106:2181,192.168.208.107:2181,192.168.208.108:2181</value>
 </property>

2, mapred-stie.xml, 把mapreduce的环境放在yarn中

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

3, yarn-site.xml, 制定mapreduce运行在哪个框架上

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

NodeManager 和 Datanode在一块, 不需要配置, 自动分辨并启动

4, 启动, 在NN上启动

start-yarn.sh

5, 手动启动备用ResourceManger

yarn-daemon.sh start resourcemanager

6, 访问

wenbronk.hdfs.com:8088/cluster

打开standby, 会立马重定向到active

全部启动执行

start-all.sh