MapReduce & YARN 的部署

1、部署说明

Hadoop HDFS分布式文件系统，我们会启动：

• NameNode进程作为管理节点
• DataNode进程作为工作节点
• SecondaryNamenode作为辅助
  
  同理，Hadoop YARN分布式资源调度，会启动：
• ResourceManager进程作为管理节点
• NodeManager进程作为工作节点
• ProxyServer、JobHistoryServer这两个辅助节点
  

MapReduce运行在YARN容器内，无需启动独立进程。

所以关于MapReduce和YARN的部署，其实就是2件事情：

• 关于MapReduce： 修改相关配置文件，但是没有进程可以启动。
• 关于YARN： 修改相关配置文件， 并启动ResourceManager、NodeManager进程以及辅助进程（代理服务器、历史服务器）。

2、部署

2.1、MapReduce配置文件

2.1.1、配置mapred-env.sh文件

在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 文件夹内，修改mapred-env.sh文件

vim mapred-env.sh

添加如下环境变量

## 设置jdk路径
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
## 设置JobHistoryServer进程内存为1G
export HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE=1000
## 设置日志级别为INF
export HADOOP_MAPRED_ROOT_LOGGER=INFO,RFA

2.1.2、配置mapred-site.xml文件

mapred-site.xml文件，添加如下配置信息

vim mapred-site.xml

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

  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>bigdatanode1:10020</value>
    <description></description>
  </property>


  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>bigdatanode1:19888</value>
    <description></description>
  </property>


  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
    <value>/data/mr-history/tmp</value>
    <description></description>
  </property>


  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
    <value>/data/mr-history/done</value>
    <description></description>
  </property>
	<property>
	  <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
	  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
	</property>
	<property>
	  <name>mapreduce.map.env</name>
	  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
	</property>
	<property>
	  <name>mapreduce.reduce.env</name>
	  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
	</property>
</configuration>

2.2、YARN配置文件

2.2.1、配置yarn-env.sh文件

在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 文件夹内，修改：
yarn-env.sh文件

vim yarn-env.sh

yarn-env.sh文件，添加如下4行环境变量内容：

export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs

2.2.2、配置yarn-site.xml文件

yarn-site.xml文件，配置如下

<property>
    <name>yarn.log.server.url</name>
    <value>http://bigdatanode1:19888/jobhistory/logs</value>
    <description></description>
</property>

  <property>
    <name>yarn.web-proxy.address</name>
    <value>bigdatanode1:8089</value>
    <description>proxy server hostname and port</description>
  </property>


  <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
    <description>Configuration to enable or disable log aggregation</description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>/tmp/logs</value>
    <description>Configuration to enable or disable log aggregation</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>bigdatanode1</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>/data/nm-local</value>
    <description>Comma-separated list of paths on the local filesystem where intermediate data is written.</description>
  </property>


  <property>
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
    <value>/data/nm-log</value>
    <description>Comma-separated list of paths on the local filesystem where logs are written.</description>
  </property>


  <property>
    <name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>
    <value>10800</value>
    <description>Default time (in seconds) to retain log files on the NodeManager Only applicable if log-aggregation is disabled.</description>
  </property>



  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
    <description>Shuffle service that needs to be set for Map Reduce applications.</description>
  </property>

2.3、分发到node2，node3节点

MapReduce和YARN的配置文件修改好后，需要分发到其它的服务器节点中。

scp mapred-env.sh mapred-site.xml yarn-env.sh yarn-site.xml bigdatanode2:`pwd`/

scp mapred-env.sh mapred-site.xml yarn-env.sh yarn-site.xml bigdatanode3:`pwd`/

查看其他节点是否分发成功

2.4、集群启动命令介绍

2.4.1、介绍

常用的进程启动命令如下：

• 一键启动YARN集群： $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

  • 会基于yarn-site.xml中配置的yarn.resourcemanager.hostname来决定在哪台机器上启动resourcemanager
  • 会基于workers文件配置的主机启动NodeManager

• 一键停止YARN集群： $HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh

• 在当前机器，单独启动或停止进程

  • $HADOOP_HOME/bin/yarn --daemon start|stop resourcemanager|nodemanager|proxyserver
  • start和stop决定启动和停止
  • 可控制resourcemanager、nodemanager、proxyserver三种进程

• 历史服务器启动和停止

  • $HADOOP_HOME/bin/mapred --daemon start|stop historyserver

2.4.2、启动

在node1服务器，以hadoop用户执行

• 首先执行

start-yarn.sh

• 其次执行

mapred --daemon start historyserver

• 一键停止

stop-yarn.sh

2.4.3、查看YARN的WEB UI页面

打开 http://bigdatanode1:8088 即可看到YARN集群的监控页面（ResourceManager的WEB UI）

3、提交MapReduce任务到YARN执行

3.1、提交MapReduce程序至YARN运行

在部署并成功启动YARN集群后，我们就可以在YARN上运行各类应用程序了。

YARN作为资源调度管控框架，其本身提供资源供许多程序运行，常见的有：

• MapReduce程序
• Spark程序
• Flink程序

Hadoop官方内置了一些预置的MapReduce程序代码，我们无需编程，只需要通过命令即可使用。

常用的有2个MapReduce内置程序：

• wordcount：单词计数程序。
  统计指定文件内各个单词出现的次数。
• pi：求圆周率
  通过蒙特卡罗算法（统计模拟法）求圆周率。

这些内置的示例MapReduce程序代码，都在：
$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar 这个文件内。

可以通过 hadoop jar 命令来运行它，提交MapReduce程序到YARN中。

语法： hadoop jar 程序文件 java类名 [程序参数] … [程序参数]

3.2、提交wordcount示例程序

3.2.1、单词计数示例程序

单词计数示例程序的功能很简单：

• 给定数据输入的路径（HDFS）、给定结果输出的路径（HDFS）
• 将输入路径内的数据中的单词进行计数，将结果写到输出路径

我们可以准备一份数据文件，并上传到HDFS中。

• 创建两个文件夹

 hdfs dfs -mkdir -p /input/wordcount

hdfs dfs -mkdir -p /output

• 创建一个文件，输入一些内容

vim words.txt

• 上传到/input/wordcount/

hdfs dfs -put words.txt /input/wordcount/

• 执行如下命令，提交示例MapReduce程序WordCount到YARN中执行

hadoop jar /export/server/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar wordcount hdfs://bigdatanode1:8020/input/wordcount/ hdfs://bigdatanode1:8020/output/wc

• 执行完成后，可以查看HDFS上的输出结果
  

hdfs dfs -cat /output/wc/part-r-00000

• _SUCCESS文件是标记文件，表示运行成功，本身是空文件
• part-r-00000，是结果文件，结果存储在以part开头的文件中

3.2.2、查看运行日志

此功能基于：

1. 配置文件中配置了日志聚合功能，并设置了历史服务器
   
2. 启动了代理服务器和历史服务器
3. 历史服务器进程会将日志收集整理，形成可以查看的网页内容供我们查看。

3.2.3、提交求圆周率示例程序

可以执行如下命令，使用蒙特卡罗算法模拟计算求PI（圆周率）

hadoop jar /export/server/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar pi 3 1000

• 参数pi表示要运行的Java类，这里表示运行jar包中的求pi程序
• 参数3，表示设置几个map任务
• 参数1000，表示模拟求PI的样本数（越大求的PI越准确，但是速度越慢）

3.3、蒙特卡罗算法求PI的基础原理

Monte Carlo蒙特卡罗算法（统计模拟法）

Monte Carlo算法的基本思想是： 以模拟的”实验”形式、以大量随机样本的统计形式，来得到问题的求解。
比如，求圆周率，以数学的方式是非常复杂的，但是我们可以以简单的形式去求解：

示例代码

import java.util.Random;  
  
public class MonteCarloPi {  
    public static void main(String[] args) {  
        int totalPoints = 1000000; // 总共投点次数  
        int insidePoints = 0; // 落在圆内的点数  
  
        Random rand = new Random();  
  
        for (int i = 0; i < totalPoints; i++) {  
            // 在-1到1之间随机生成x, y值  
            double x = 2.0 * rand.nextDouble() - 1.0;  
            double y = 2.0 * rand.nextDouble() - 1.0;  
              
            // 判断该点是否在单位圆内（圆心在(0, 0)，半径为1）  
            if (x * x + y * y <= 1.0) {  
                insidePoints++;  
            }  
        }  
  
        // 使用蒙特卡罗方法估算π的值，公式来源于圆的面积公式πr^2，这里r=1，所以π=4*(圆内点数/总点数)  
        double piEstimate = 4.0 * insidePoints / totalPoints;  
        System.out.println("π的估计值为: " + piEstimate);  
    }  
}

结束！！！！！！！
hy:37

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						人最大的痛苦，就是无法跨越“知道”和“做到”的鸿沟。