MapReduce运行架构以及Yarn资源调度是怎样的

引言

在大数据时代，处理海量数据的需求日益增长。MapReduce作为一种分布式计算模型，因其简单、高效的特点，成为了大数据处理的重要工具。而Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop 2.x引入的资源管理系统，进一步优化了资源调度和管理。本文将深入探讨MapReduce的运行架构以及Yarn资源调度机制。

MapReduce运行架构

1. MapReduce概述

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它将数据处理任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

• Map阶段：将输入数据分割成独立的块，这些块由Map任务并行处理。每个Map任务处理一个数据块，并生成一组中间键值对。
• Reduce阶段：将Map阶段输出的中间键值对进行合并和排序，然后由Reduce任务处理，生成最终结果。

2. MapReduce运行架构

MapReduce的运行架构主要由以下几个组件组成：

2.1 JobTracker

JobTracker是MapReduce作业的主控节点，负责作业的调度和监控。其主要职责包括：

• 接收客户端提交的作业。
• 将作业分解为多个Map任务和Reduce任务。
• 将任务分配给TaskTracker执行。
• 监控任务的执行状态，处理任务失败和重试。

2.2 TaskTracker

TaskTracker是运行在集群中每个节点上的守护进程，负责执行JobTracker分配的任务。其主要职责包括：

• 接收JobTracker分配的任务。
• 启动和管理Map任务和Reduce任务。
• 向JobTracker报告任务的状态和进度。

2.3 Map任务

Map任务负责处理输入数据块，生成中间键值对。其执行过程包括：

• 读取输入数据块。
• 调用用户定义的Map函数，处理数据并生成中间键值对。
• 将中间键值对写入本地磁盘。

2.4 Reduce任务

Reduce任务负责处理Map任务生成的中间键值对，生成最终结果。其执行过程包括：

• 从Map任务的输出中读取中间键值对。
• 对中间键值对进行排序和合并。
• 调用用户定义的Reduce函数，处理数据并生成最终结果。
• 将最终结果写入输出文件。

3. MapReduce作业执行流程

MapReduce作业的执行流程可以分为以下几个步骤：

1. 作业提交：客户端将作业提交给JobTracker。
2. 作业初始化：JobTracker将作业分解为多个Map任务和Reduce任务。
3. 任务分配：JobTracker将任务分配给TaskTracker执行。
4. 任务执行：TaskTracker启动Map任务和Reduce任务，执行数据处理。
5. 任务监控：JobTracker监控任务的执行状态，处理任务失败和重试。
6. 作业完成：所有任务完成后，JobTracker将作业标记为完成。

Yarn资源调度

1. Yarn概述

Yarn是Hadoop 2.x引入的资源管理系统，旨在解决Hadoop 1.x中JobTracker单点故障和资源管理效率低下的问题。Yarn将资源管理和作业调度分离，提高了系统的可扩展性和灵活性。

2. Yarn架构

Yarn的架构主要由以下几个组件组成：

2.1 ResourceManager

ResourceManager是Yarn的主控节点，负责集群资源的全局管理和调度。其主要职责包括：

• 接收客户端提交的应用程序。
• 将应用程序分解为多个任务。
• 将任务分配给NodeManager执行。
• 监控任务的执行状态，处理任务失败和重试。

2.2 NodeManager

NodeManager是运行在集群中每个节点上的守护进程，负责管理单个节点的资源和任务执行。其主要职责包括：

• 接收ResourceManager分配的任务。
• 启动和管理容器（Container），容器是Yarn中资源分配的基本单位。
• 向ResourceManager报告节点的资源使用情况和任务状态。

2.3 ApplicationMaster

ApplicationMaster是每个应用程序的主控进程，负责应用程序的任务调度和监控。其主要职责包括：

• 向ResourceManager申请资源。
• 将任务分配给NodeManager执行。
• 监控任务的执行状态，处理任务失败和重试。
• 向ResourceManager报告应用程序的状态和进度。

2.4 Container

Container是Yarn中资源分配的基本单位，包含CPU、内存等资源。每个任务运行在一个Container中。

3. Yarn资源调度流程

Yarn资源调度的流程可以分为以下几个步骤：

1. 应用程序提交：客户端将应用程序提交给ResourceManager。
2. 应用程序初始化：ResourceManager为应用程序分配一个ApplicationMaster。
3. 资源申请：ApplicationMaster向ResourceManager申请资源。
4. 任务分配：ResourceManager将资源分配给ApplicationMaster，ApplicationMaster将任务分配给NodeManager执行。
5. 任务执行：NodeManager启动Container，执行任务。
6. 任务监控：ApplicationMaster监控任务的执行状态，处理任务失败和重试。
7. 应用程序完成：所有任务完成后，ApplicationMaster将应用程序标记为完成。

4. Yarn调度器

Yarn支持多种调度器，用于不同的资源调度策略。常见的调度器包括：

4.1 FIFO调度器

FIFO调度器按照作业提交的顺序进行调度，先提交的作业优先获得资源。其优点是简单易实现，缺点是可能导致资源利用率低，长作业阻塞短作业。

4.2 Capacity调度器

Capacity调度器将集群资源划分为多个队列，每个队列分配一定的资源容量。作业提交到不同的队列中，队列内部的作业按照FIFO策略调度。其优点是提高了资源利用率，支持多租户环境。

4.3 Fair调度器

Fair调度器旨在公平地分配资源，确保所有作业都能获得一定的资源份额。其优点是提高了短作业的响应时间，缺点是可能导致长作业的执行时间延长。

总结

MapReduce作为一种分布式计算模型，通过将数据处理任务分为Map阶段和Reduce阶段，实现了大规模数据的高效处理。其运行架构包括JobTracker、TaskTracker、Map任务和Reduce任务等组件，作业执行流程包括作业提交、任务分配、任务执行和作业完成等步骤。

Yarn作为Hadoop 2.x引入的资源管理系统，通过将资源管理和作业调度分离，提高了系统的可扩展性和灵活性。其架构包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件，资源调度流程包括应用程序提交、资源申请、任务分配和任务执行等步骤。Yarn支持多种调度器，如FIFO调度器、Capacity调度器和Fair调度器，用于不同的资源调度策略。

通过深入理解MapReduce的运行架构和Yarn资源调度机制，可以更好地设计和优化大数据处理系统，提高数据处理效率和资源利用率。