MapReduce中的Queue_Queue机制是如何优化作业调度的？

MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它包含两个主要阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。Queue（队列）通常用于在这两个阶段之间传递数据，管理任务执行的顺序。

MapReduce队列及其配置

MapReduce是Hadoop生态系统中的一个核心组件，用于处理大规模数据集，其基本操作包括映射（Map）和归约（Reduce）两个阶段，分别由Mapper和Reducer执行，在多用户环境下，为了优化资源分配和作业调度，通常会使用不同的调度器来管理作业队列，将详细解析MapReduce中队列的配置和管理方法。

MapReduce 的执行过程与队列的角色

1、MapReduce 的基本流程

MapReduce 通过Mapper任务读取HDFS中的数据文件，处理后输出；Reducer任务则接收Mapper的输出作为输入数据，处理完输出到HDFS文件中。

2、Mapper 任务的执行详解

每个Mapper任务是一个Java进程，它将HDFS中的文件解析成多个键值对，经过覆盖的map方法处理后再输出。

Mapper任务的处理可以分为六个阶段，首先是文件的分片（InputSplit），每个分片大小固定。

3、队列在 MapReduce 中的作用

队列主要用于管理不同类型和优先级的作业，合理分配计算资源。

理论上可以存在多个队列，每个队列可设定不同的资源分配比例和计算能力。

创建与配置队列

1、指定队列提交任务

在MapReduce中，可以通过设置参数mapreduce.job.queuename来指定提交的队列名称。

执行任务时可设定参数使任务提交到online或offline队列。

2、队列命令的使用

老版本的Hadoop使用set mapred.job.queue.name=queue3命令，新版本则使用SET mapreduce.job.queuename=queue3。

这些命令允许用户在运行MR作业时明确指定使用的队列。

3、多队列资源分配

可以在Hadoop中创建多个队列，如default、online、offline，并分配不同的资源比例，比如70%、10%、20%。

调度器的选择与配置

1、容量调度器（Capacity Scheduler）

容量调度器允许创建多个队列，并为每个队列设置特定的容量保证。

它适用于共享集群的场景，能保证每个队列都有固定的资源最小配额。

2、公平调度器（Fair Scheduler）

公平调度器也是常用的调度器之一，它尝试为所有作业公平地共享资源，等量分配。

可以通过配置文按需设置每个队列的资源分配策略。

设置优先级与调度策略

1、作业优先级

可以为每个提交到Hadoop的作业设置优先级，例如LOW、VERY_LOW、NORMAL（默认）、HIGH、VERY_HIGH等。

优先级高的任务在资源分配时会获得一定的优势。

2、调度策略的配置

管理员可以在容量调度器或公平调度器中设置具体的调度策略，如基于内存或执行时间的限制。

这影响任务的执行顺序和资源获取频率。

通过上述分析，我们了解了MapReduce中队列的配置和管理方式，以及如何通过不同调度器来实现资源的高效利用，在实际操作过程中，根据具体需求选择适合的调度策略和队列配置是关键。

相关问答FAQs

Q1: 如何在Hadoop中设置作业的优先级？

A1: 可以通过设置参数mapreduce.job.priority来调整作业的优先级，可选的值有LOW、VERY_LOW、NORMAL（默认）、HIGH、VERY_HIGH，若需设置作业为高优先级，可在作业提交时添加参数D mapreduce.job.priority=HIGH。

Q2: 在新版Hadoop中应如何使用命令指定任务队列？

A2: 在新版Hadoop中，应使用命令SET mapreduce.job.queuename=队列名；来指定任务队列，若你的作业需要提交到名为“critical”的队列，相应的命令会是SET mapreduce.job.queuename=critical;。