MapReduce是怎么和yarn連接到一起的?

　　MapReduce是一種用于分布式計(jì)算的編程模型，而YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的資源管理器。它們一起工作以實(shí)現(xiàn)在Hadoop集群上執(zhí)行MapReduce作業(yè)。以下是MapReduce如何與YARN連接在一起的詳細(xì)說(shuō)明：

　　1.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)：

　　MapReduce和YARN都是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的一部分，它們協(xié)同工作來(lái)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)還包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)等其他組件。

　　2.YARN架構(gòu)：

　　YARN是Hadoop的資源管理器，負(fù)責(zé)在集群上分配和管理資源。它包括以下關(guān)鍵組件：

　　·ResourceManager(RM)：全局資源管理器，負(fù)責(zé)集群資源的分配和管理。

　　·NodeManager(NM)：運(yùn)行在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的代理，負(fù)責(zé)監(jiān)控該節(jié)點(diǎn)上的資源使用情況。

　　·ApplicationMaster(AM)：每個(gè)應(yīng)用程序(例如MapReduce作業(yè))都有一個(gè)獨(dú)立的AM，它負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)任務(wù)的執(zhí)行和資源的申請(qǐng)。

　　3.MapReduce框架：

　　MapReduce作業(yè)被分為兩個(gè)主要階段：Map階段和Reduce階段。在Map階段，輸入數(shù)據(jù)被拆分成小塊，每個(gè)塊由一個(gè)Mapper任務(wù)處理。在Reduce階段，Mapper的輸出被分組和排序，然后由多個(gè)Reducer任務(wù)聚合結(jié)果。

　　4.MapReduce與YARN連接：

　　MapReduce作業(yè)在YARN上運(yùn)行時(shí)，以下是它們是如何連接的：

　　·作業(yè)提交：當(dāng)用戶提交MapReduce作業(yè)時(shí)，作業(yè)客戶端(JobClient)會(huì)將作業(yè)描述(作業(yè)配置、Mapper和Reducer類等)發(fā)送給YARN ResourceManager。

　　·資源分配：YARN ResourceManager分配一個(gè)容器(container)來(lái)運(yùn)行作業(yè)的ApplicationMaster。這個(gè)容器包括資源(CPU、內(nèi)存等)和作業(yè)所需的所有依賴。

　　·ApplicationMaster啟動(dòng)：一旦分配了容器，YARN會(huì)啟動(dòng)MapReduce作業(yè)的ApplicationMaster進(jìn)程。ApplicationMaster是作業(yè)的主管，負(fù)責(zé)與ResourceManager通信，并協(xié)調(diào)作業(yè)的執(zhí)行。

　　·任務(wù)分配：ApplicationMaster與YARN ResourceManager協(xié)商資源分配，以便啟動(dòng)Mapper和Reducer任務(wù)。它將任務(wù)分配給可用的NodeManager，以便在集群中運(yùn)行任務(wù)。

　　·任務(wù)執(zhí)行：NodeManager上的任務(wù)進(jìn)程(Mapper或Reducer)開(kāi)始執(zhí)行，并將輸出寫(xiě)入HDFS或其他指定位置。

　　·進(jìn)度和狀態(tài)監(jiān)控：ApplicationMaster負(fù)責(zé)監(jiān)控任務(wù)的進(jìn)度和狀態(tài)，并將相關(guān)信息傳遞給YARN ResourceManager。這使得ResourceManager能夠了解作業(yè)的整體狀態(tài)。

　　·作業(yè)完成：一旦所有任務(wù)都完成，ApplicationMaster會(huì)通知ResourceManager，然后它可以釋放分配給該作業(yè)的資源。

　　5.錯(cuò)誤處理：

　　YARN ResourceManager和ApplicationMaster會(huì)協(xié)同處理錯(cuò)誤和故障情況，以確保作業(yè)的可靠執(zhí)行。如果某個(gè)任務(wù)失敗，它可以重新分配到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。

　　總之，MapReduce與YARN緊密集成，通過(guò)YARN的資源管理和任務(wù)調(diào)度功能來(lái)實(shí)現(xiàn)在Hadoop集群上執(zhí)行分布式MapReduce作業(yè)。這種集成允許有效地利用集群資源，并提供高可用性和容錯(cuò)性。