MapReduce 2.0的运行机制是什么？

MapReduce 2.0采用YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理器，将计算与存储分离，提高资源利用率和扩展性。

MapReduce 2.0运行原理

概述

MapReduce 2.0，也称为MRv2或YARN（Yet Another Resource Negotiator），是Hadoop平台的一部分，用于处理大规模数据集的分布式计算，它通过将任务分为Map和Reduce两个阶段来简化并行计算，适用于PB级别的离线数据处理。

基本架构

MapReduce 2.0的基本架构包括以下几个主要组件：

1、客户端（Client）：用户编写的MapReduce程序通过客户端提交给集群。

2、资源管理器（ResourceManager）：负责整个集群的资源管理和作业调度。

3、节点管理器（NodeManager）：在每个集群节点上运行，管理该节点上的资源和任务。

4、ApplicationMaster（AM）：每个MapReduce作业会启动一个AM，负责管理该作业的运行，包括任务分配和状态监控。

5、任务（Task）：具体执行Map或Reduce操作的任务，由TaskTracker管理。

工作流程

MapReduce 2.0的工作流程如下：

1、作业提交：用户通过客户端向ResourceManager提交作业，ResourceManager为该作业分配一个container并启动AM。

2、任务初始化：AM从HDFS获取输入分片信息，确定Map和Reduce任务的数量，并为每个任务申请container。

3、任务执行：AM与NodeManager通信，启动container并在其中运行Map或Reduce任务，任务的输出结果会暂时存储在本地文件系统中，并通过shuffle过程进行排序和分区。

4、Reduce阶段：Reduce任务接收到不同Map任务传来的数据后，对数据进行合并、排序，并最终输出到HDFS中。

MapReduce 2.0的改进

相比MapReduce 1.0，MapReduce 2.0在多个方面进行了改进：

1、资源管理：引入了ResourceManager和NodeManager，使得计算资源的分配和管理更加灵活和高效。

2、容错性：AM的引入提高了系统的容错性，如果某个任务失败，ResourceManager可以重新为其分配资源并重新启动任务。

3、推测执行机制：对于执行较慢的任务，系统会自动启动备份任务，从而提高整体作业的完成速度。

4、数据本地性：尽量将计算任务分配到数据所在的节点，减少数据的网络传输开销，提高计算效率。

应用场景

MapReduce 2.0广泛应用于以下场景：

1、数据统计：如网站PV、UV统计。

2、搜索引擎索引构建：统计最流行的搜索词及频率。

3、海量数据查找：如日志分析、推荐算法等复杂数据分析算法的实现。

FAQs

Q1: MapReduce 2.0与MapReduce 1.0的主要区别是什么？

A1: MapReduce 2.0引入了ResourceManager和NodeManager来管理资源，采用了ApplicationMaster来管理每个作业的生命周期，而MapReduce 1.0则依赖于JobTracker和TaskTracker，MapReduce 2.0在容错性、数据本地性和推测执行机制等方面也有所改进。

Q2: MapReduce 2.0适合哪些类型的计算任务？

A2: MapReduce 2.0适合处理PB级以上的离线海量数据，如数据统计、搜索引擎索引构建、海量数据查找以及复杂数据分析算法的实现。

组件	描述	运行原理
ResourceManager (RM)	资源管理器，负责整个集群的资源管理	分配集群资源给各个ApplicationMaster，监控资源使用情况，处理节点失效等
NodeManager (NM)	节点管理器，运行在每个计算节点上	监控本节点资源使用情况，向RM报告资源使用情况，执行ApplicationMaster的任务
ApplicationMaster (AM)	每个应用程序的master节点，负责协调和管理任务	接收RM分配的资源，管理任务的生命周期，监控任务执行情况，处理失败的任务等
TaskTracker (TT)	在MapReduce 1.0中的角色，已被AM取代	在MapReduce 2.0中不再存在，其功能被AM所取代
Container	由RM分配给AM的资源单元	包含一定数量的CPU核心、内存和存储资源，AM可以根据需要向RM请求Container
ResourceManager (RM) 细节	负责集群的资源分配和管理 维护一个全局资源表 接受来自NodeManager的注册和心跳信息 根据应用程序的需求分配资源给AM
NodeManager (NM) 细节	运行在每个节点上，负责该节点的资源管理 向RM注册节点信息，报告资源使用情况 监控Container的执行情况，处理失败的任务
ApplicationMaster (AM) 细节	每个应用程序的协调者 接收RM分配的资源 分配任务给TaskTracker（在MapReduce 1.0中）或Container（在MapReduce 2.0中） 监控任务执行情况，处理失败的任务
Container 细节	RM分配给AM的资源单元 包含CPU核心、内存和存储资源 AM可以控制Container的生命周期

MapReduce 2.0通过引入YARN架构，将资源管理和作业调度分离，使得集群可以同时运行多种类型的应用程序，而不仅仅是MapReduce作业，这种设计提高了资源利用率，并增强了系统的灵活性。