Hadoop MapReduce 在 YARN 上的运行机制与优势

好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码诗人”的程序猿老王。今天，咱们不聊风花雪月，也不谈人生理想，就来聊聊大数据江湖里的一对黄金搭档——Hadoop MapReduce 和 YARN。

都说英雄配美人，宝剑赠英雄。那 MapReduce 就像是武林高手，而 YARN 就像是给他提供舞台和后勤保障的超级经纪人。他们俩强强联合，才能在大数据江湖里叱咤风云，降妖伏魔。

今天，老王就用最接地气的方式，给大家掰开了、揉碎了，讲讲 Hadoop MapReduce 在 YARN 上的运行机制和优势。保证听完之后，你也能成为大数据江湖里的“懂王”！😎

一、 话说江湖：MapReduce 和 YARN 的前世今生

在深入了解这对黄金搭档之前，咱们先简单回顾一下他们的“身世”。

• MapReduce：大数据时代的“老黄牛”

  MapReduce 是一种编程模型，也是一种计算框架。它由 Google 在 2004 年提出，用于处理海量数据。想象一下，你要统计全国人民的平均身高，用传统的方法，得累死多少人？但是有了 MapReduce，就可以把这个任务分解成无数个小任务，分给不同的机器去处理，最后再汇总结果。

  MapReduce 的核心思想就是“分而治之”。它将一个大的计算问题分解成两个阶段：

  • Map 阶段： 将原始数据转换成键值对 (key-value pairs)。就像把杂乱无章的书籍整理成按类别摆放一样。
  • Reduce 阶段： 将具有相同 key 的 value 进行合并和处理，得到最终结果。就像把同类别的书籍进行整理归纳，得出最终结论。

  MapReduce 的优点是简单易用，容错性好，可以处理大规模数据。但是，它也有一些缺点，比如资源利用率低，只适合批处理任务等。

• YARN：大数据集群的“大管家”

  YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 2.0 引入的资源管理系统。它就像一个超级大管家，负责管理整个 Hadoop 集群的资源，包括 CPU、内存、网络等等。

  在 Hadoop 1.0 时代，MapReduce 既负责计算，又负责资源管理，身兼数职，累得够呛。而 YARN 的出现，将资源管理从 MapReduce 中剥离出来，让 MapReduce 专注于计算，大大提高了资源利用率和集群的扩展性。

  YARN 的核心组件包括：

  • ResourceManager (RM)： 整个集群的“老大”，负责管理集群的资源，接收用户的作业请求，分配资源给应用程序。
  • NodeManager (NM)： 每个节点的“管家”，负责管理本节点的资源，运行应用程序的 Task，并向 RM 汇报资源使用情况。
  • ApplicationMaster (AM)： 每个应用程序的“项目经理”，负责管理应用程序的生命周期，向 RM 申请资源，协调 Task 的运行。

二、 琴瑟和鸣：MapReduce 在 YARN 上的运行机制

了解了 MapReduce 和 YARN 的基本概念，接下来，咱们就来看看他们是如何配合工作的。

想象一下，你要开一家餐厅，MapReduce 就像是厨师，负责烹饪美食，而 YARN 就像是餐厅经理，负责安排座位、分配食材、管理服务员等等。

MapReduce 在 YARN 上的运行流程大致如下：

1. 客户端提交作业： 顾客（客户端）点菜（提交作业）。客户端将 MapReduce 作业的 JAR 包、配置文件等信息提交给 YARN 的 ResourceManager。

2. ResourceManager 接收请求： 餐厅经理（ResourceManager）接收到顾客的点餐请求。RM 接收到作业请求后，会选择一个 NodeManager 来启动 ApplicationMaster。

3. 启动 ApplicationMaster： 餐厅经理安排一个服务员（NodeManager）负责接待这位顾客，并安排一个项目经理（ApplicationMaster）负责管理这个订单。NM 启动 AM，AM 负责管理 MapReduce 作业的生命周期。

4. ApplicationMaster 申请资源： 项目经理（ApplicationMaster）向餐厅经理（ResourceManager）申请食材（资源）。AM 向 RM 申请运行 Map 和 Reduce Task 所需的资源。

5. ResourceManager 分配资源： 餐厅经理（ResourceManager）根据厨房（集群）的资源情况，分配食材（资源）给项目经理（ApplicationMaster）。RM 将资源分配给 AM，AM 得到资源后，就可以启动 Map 和 Reduce Task 了。

6. NodeManager 启动 Task： 服务员（NodeManager）根据项目经理（ApplicationMaster）的安排，开始烹饪美食（启动 Map 和 Reduce Task）。AM 通知 NM 启动 Map 和 Reduce Task。

7. Task 运行： 厨师（Task）开始烹饪美食（运行 Map 和 Reduce Task）。Map Task 和 Reduce Task 在 NM 上运行，并从 HDFS 读取数据，进行计算。

8. Task 完成： 美食烹饪完成（Task 运行完成）。Task 运行完成后，将结果写入 HDFS，并向 AM 汇报状态。

9. ApplicationMaster 汇报状态： 项目经理（ApplicationMaster）向餐厅经理（ResourceManager）汇报订单完成情况。AM 将作业的运行状态汇报给 RM。

10. 作业完成： 顾客（客户端）拿到美食，享受美味（作业运行完成）。RM 收到 AM 的汇报后，释放资源，作业运行完成。

可以用一张表格来总结这个过程：

步骤	角色	动作	备注
1	客户端	提交作业	包括 JAR 包、配置文件等
2	ResourceManager	接收作业请求，选择 NodeManager 启动 ApplicationMaster
3	NodeManager	启动 ApplicationMaster
4	ApplicationMaster	向 ResourceManager 申请资源	包括 CPU、内存等
5	ResourceManager	分配资源给 ApplicationMaster	根据集群资源情况
6	NodeManager	启动 Map 和 Reduce Task
7	Map/Reduce Task	运行，从 HDFS 读取数据，进行计算
8	Map/Reduce Task	完成，将结果写入 HDFS，向 ApplicationMaster 汇报状态
9	ApplicationMaster	向 ResourceManager 汇报作业状态
10	ResourceManager	释放资源，作业完成

三、 珠联璧合：MapReduce 在 YARN 上的优势

MapReduce 和 YARN 的结合，就像一对完美的舞伴，彼此成就，共同创造价值。那么，MapReduce 在 YARN 上运行，到底有哪些优势呢？

1. 资源利用率更高：

   在 Hadoop 1.0 时代，MapReduce 既负责计算，又负责资源管理，资源利用率很低。而 YARN 将资源管理从 MapReduce 中剥离出来，让 MapReduce 专注于计算，可以更加灵活地分配资源，提高资源利用率。

   想象一下，以前你一个人既要种地，又要盖房子，累得半死。现在有了专业的建筑队，你就可以专心种地，盖房子的事情交给他们，效率自然大大提高。

2. 支持多种计算框架：

   YARN 不仅仅支持 MapReduce，还支持其他的计算框架，比如 Spark、Flink 等。这就像一个多功能平台，可以运行各种不同的应用程序。

   以前你只能用一种工具来完成所有的工作，现在有了各种各样的工具，你可以选择最适合的工具来完成不同的工作，效率自然更高。

3. 更好的扩展性：

   YARN 的架构更加灵活，可以更容易地扩展集群的规模。当数据量增加时，你可以通过增加节点来扩展集群的容量，而不需要修改应用程序的代码。

   就像你的餐厅生意越来越好，你可以通过增加桌椅来容纳更多的顾客，而不需要重新装修餐厅。

4. 更好的容错性：

   YARN 具有更好的容错性，当某个节点发生故障时，YARN 可以自动将任务重新分配到其他节点，保证作业的顺利完成。

   就像你的餐厅的某个服务员生病了，你可以安排其他的服务员来代替他，保证顾客的服务质量。

5. 动态资源分配：

   YARN 支持动态资源分配，可以根据应用程序的需求，动态地调整资源的分配。当应用程序需要更多的资源时，YARN 可以从集群中分配更多的资源给它；当应用程序不需要那么多资源时，YARN 可以将资源释放出来，供其他应用程序使用。

   就像你的餐厅可以根据顾客的数量，动态地调整服务员的数量，保证顾客的服务质量。

总而言之，MapReduce 在 YARN 上运行，可以充分发挥 MapReduce 的计算能力，同时利用 YARN 的资源管理优势，提高资源利用率，支持多种计算框架，提高集群的扩展性和容错性。

可以用一个表格来总结这些优势：

优势	描述	比喻
资源利用率更高	将资源管理从 MapReduce 中剥离出来，让 MapReduce 专注于计算，可以更加灵活地分配资源。	以前一个人既要种地，又要盖房子，现在有了专业的建筑队，你就可以专心种地，盖房子的事情交给他们。
支持多种计算框架	YARN 不仅仅支持 MapReduce，还支持其他的计算框架，比如 Spark、Flink 等。	以前只能用一种工具来完成所有的工作，现在有了各种各样的工具，你可以选择最适合的工具来完成不同的工作。
更好的扩展性	YARN 的架构更加灵活，可以更容易地扩展集群的规模。	你的餐厅生意越来越好，你可以通过增加桌椅来容纳更多的顾客，而不需要重新装修餐厅。
更好的容错性	YARN 具有更好的容错性，当某个节点发生故障时，YARN 可以自动将任务重新分配到其他节点。	你的餐厅的某个服务员生病了，你可以安排其他的服务员来代替他，保证顾客的服务质量。
动态资源分配	YARN 支持动态资源分配，可以根据应用程序的需求，动态地调整资源的分配。	你的餐厅可以根据顾客的数量，动态地调整服务员的数量，保证顾客的服务质量。

四、 总结与展望：大数据时代的未来

各位观众老爷们，今天我们一起聊了 Hadoop MapReduce 在 YARN 上的运行机制和优势。希望通过老王的讲解，大家对这对黄金搭档有了更深入的了解。

在大数据时代，数据就是财富，而 MapReduce 和 YARN 就是我们挖掘财富的工具。掌握了这些工具，我们就可以更好地处理海量数据，发现数据背后的价值，为企业和社会创造更大的价值。

当然，大数据技术的发展日新月异，新的技术层出不穷。未来，我们需要不断学习新的知识，掌握新的技能，才能在大数据江湖里立于不败之地。

希望大家能够继续关注老王，老王会继续为大家带来更多有趣、有料的技术分享。

最后，祝大家工作顺利，生活愉快！我们下期再见！ 😜

希望这篇文章能够帮助你理解 Hadoop MapReduce 在 YARN 上的运行机制和优势。如果还有其他问题，欢迎随时提问。