Mapreduceyarn

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特点:
1、分布式并行计算
2、主要核心功能：排序，默认的排序方式是按照key进行排序
概念定义：
1、MapReduce执行流程涉及到Client、ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Container、Task
2、其中Client是提交Mapreduce的机器
3、ApplicationMaster是负责该Job调度的进程，一个job一个applicationMaster
4、Container是资源表示形式
5、Task是运行在NodeManager上的进程，使用到资源就是Container 
6、resourcemanager是管理整个集群的资源

7、nodemanager是单个节点的资源管理

提交流程：
1、Clinet向RM申请资源，RM上有所有NM的节点资源信息，RM将资源信息(NM的hostname、以及分配的内存和CPU大小)发送给Client
2、Client根据请求到资源信息发送到对应的NM，NM中产生Container对象，然后在Container对象中调用相关代码，启动AM 
3、AM开始获取job相关设置信息，获得得到map task数量(由InputFormat的getSplits方法决定)和reduce task数量(由参数mapreduce.job.reduces影响)
4、然后AM向RM申请Map Task运行的资源(一个task就需要申请一个container)，RM将分配的资源发送给AM，AM远程调用NM的相关方法启动对应的Container，并在Container中启动对应的Map Task
5、当一个Map Task执行完成后，会通知AM进程，当前Map Task执行完成；当总Map Task中有5%执行完成，AM向RM申请reduce task运行资源(一个task需要一个container)
6、RM将资源信息发送给AM，AM在对应的NM节点启动对应的Container，并在Container中运行对应的reduce task任务
7、当reduce task任务执行完成后，会AM进程，当所有的reduce task执行完成，AM通知client表示程序执行完成

具体执行流程：

1、runjar向resourcemanager申请提交一个job

2、resourcemanager返回job相关的资源提交的路径staging-dir和本job产生的job ID
3、runjar根据路径提交资源/tmp/hadoop-yarn/staging/job ID
4、runjar向resourcemanager回报提交结果
5、resourcemanager将job加入任务队列
6、nodemanager向resourcemanager领取任务
7、resourcemanager向nodemanager分配运行资源容器container
8、resourcemanager启动MRappMaster
9、MRappMaster向resourcemanager注册相关信息
10、启动map task 任务
11、启动reduce task 任务

12、job完成以后MRappMaster向resourcemanager注销自己