3.3. MapReduce与YARN
3.3.1 YARN概述
Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序
3.3.2 YARN的重要概念
1、 yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制
2、 yarn只提供运算资源的调度（用户程序向yarn申请资源，yarn就负责分配资源）
3、 yarn中的主管角色叫ResourceManager
4、 yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager
5、 这样一来，yarn其实就与运行的用户程序完全解耦，就意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序（mapreduce只是其中的一种），比如mapreduce、storm程序，spark程序，tez ……
6、 所以，spark、storm等运算框架都可以整合在yarn上运行，只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可
7、 Yarn就成为一个通用的资源调度平台，从此，企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上，提高资源利用率，方便数据共享
3.3.3 Yarn中运行运算程序的示例
mapreduce程序的调度过程，如下图
Mapreduce的其他补充
5.1 计数器应用
在实际生产代码中，常常需要将数据处理过程中遇到的不合规数据行进行全局计数，类似这种需求可以借助mapreduce框架中提供的全局计数器来实现
示例代码如下：
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public class MultiOutputs { //通过枚举形式定义自定义计数器 enum MyCounter{MALFORORMED,NORMAL}
static class CommaMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
@Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] words = value.toString().split(",");
for (String word : words) { context.write(new Text(word), new LongWritable(1)); } //对枚举定义的自定义计数器加1 context.getCounter(MyCounter.MALFORORMED).increment(1); //通过动态设置自定义计数器加1 context.getCounter("counterGroupa", "countera").increment(1); }
} |
5.2 多job串联
一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个mapreduce程序串联处理，多job的串联可以借助mapreduce框架的JobControl实现
示例代码：
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ControlledJob cJob1 = new ControlledJob(job1.getConfiguration()); ControlledJob cJob2 = new ControlledJob(job2.getConfiguration()); ControlledJob cJob3 = new ControlledJob(job3.getConfiguration());
cJob1.setJob(job1); cJob2.setJob(job2); cJob3.setJob(job3);
// 设置作业依赖关系 cJob2.addDependingJob(cJob1); cJob3.addDependingJob(cJob2);
JobControl jobControl = new JobControl("RecommendationJob"); jobControl.addJob(cJob1); jobControl.addJob(cJob2); jobControl.addJob(cJob3);
// 新建一个线程来运行已加入JobControl中的作业，开始进程并等待结束 Thread jobControlThread = new Thread(jobControl); jobControlThread.start(); while (!jobControl.allFinished()) { Thread.sleep(500); } jobControl.stop();
return 0; |
Mapreduce参数优化：
mapreduce参数优化
MapReduce重要配置参数
11.1资源相关参数
//以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效
(1) mapreduce.map.memory.mb:一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
(2) mapreduce.reduce.memory.mb:一个Reduce Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
(3) mapreduce.map.cpu.vcores:每个Map task可使用的最多cpu core数目, 默认值: 1
(4) mapreduce.reduce.cpu.vcores:每个Reduce task可使用的最多cpu core数目, 默认值: 1
//shuffle性能优化的关键参数，应在yarn启动之前就配置好
(12) mapreduce.task.io.sort.mb 100 //shuffle的环形缓冲区大小，默认100m
(13) mapreduce.map.sort.spill.percent 0.8 //环形缓冲区溢出的阈值，默认80%
(5) mapreduce.map.java.opts: Map Task的JVM参数，你可以在此配置默认的java heapsize等参数, e.g.
“-Xmx1024m -verbose:gc-Xloggc:/tmp/@taskid@.gc” （@taskid@会被Hadoop框架自动换为相应的taskid）, 默认值: “”
(6) mapreduce.reduce.java.opts: Reduce Task的JVM参数，你可以在此配置默认的java heapsize等参数, e.g.
“-Xmx1024m -verbose:gc-Xloggc:/tmp/@taskid@.gc”, 默认值: “”
//应该在yarn启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效
(7) yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 1024 给应用程序container分配的最小内存
(8) yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 8192 给应用程序container分配的最大内存
(9)yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1
(10)yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32
(11)yarn.nodemanager.resource.memory-mb 8192 每台NodeManager最大可用内存
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 8 每台NodeManager最大可用cpu核数
11.2容错相关参数
(1) mapreduce.map.maxattempts: 每个Map Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。
(2) mapreduce.reduce.maxattempts: 每个Reduce Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。
(3) mapreduce.map.failures.maxpercent: 当失败的Map Task失败比例超过该值为，整个作业则失败，默认值为0. 如果你的应用程序允许丢弃部分输入数据，则该该值设为一个大于0的值，比如5，表示如果有低于5%的Map Task失败（如果一个Map Task重试次数超过mapreduce.map.maxattempts，则认为这个Map Task失败，其对应的输入数据将不会产生任何结果），整个作业扔认为成功。
(4) mapreduce.reduce.failures.maxpercent: 当失败的Reduce Task失败比例超过该值为，整个作业则失败，默认值为0.
(5) mapreduce.task.timeout: Task超时时间，经常需要设置的一个参数，该参数表达的意思为：如果一个task在一定时间内没有任何进入，即不会读取新的数据，也没有输出数据，则认为该task处于block状态，可能是卡住了，也许永远会卡主，为了防止因为用户程序永远block住不退出，则强制设置了一个该超时时间（单位毫秒），默认是300000。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长（比如会访问数据库，通过网络拉取数据等），建议将该参数调大，该参数过小常出现的错误提示是“AttemptID:attempt_14267829456721_123456_m_000224_0 Timed out after300 secsContainer killed by the ApplicationMaster.”。
11.3本地运行mapreduce 作业
设置以下几个参数:
mapreduce.framework.name=local
mapreduce.jobtracker.address=local
fs.defaultFS=local
11.4效率和稳定性相关参数
(1) mapreduce.map.speculative: 是否为Map Task打开推测执行机制，默认为false
(2) mapreduce.reduce.speculative: 是否为Reduce Task打开推测执行机制，默认为false
(3) mapreduce.job.user.classpath.first& mapreduce.task.classpath.user.precedence：当同一个class同时出现在用户jar包和hadoop jar中时，优先使用哪个jar包中的class，默认为false，表示优先使用hadoop jar中的class。
(4)mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize: FileInputFormat做切片时的最小切片大小，(5)mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize: FileInputFormat做切片时的最大切片大小
(切片的默认大小就等于blocksize，即 134217728)