从MapReduce到YARN，数据处理技术是如何演进的？

从MapReduce到YARN的演进是大数据处理领域的一个重要里程碑，这一转变不仅提升了数据处理的效率，还增强了系统的可扩展性和灵活性，以下是对这一过程的详细解析：

一、MapReduce概念及架构

MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，它将大数据集分解为多个小任务，并在大量计算机上并行执行这些任务，Map阶段处理输入数据并产生一系列中间数据，Reduce阶段则处理中间数据并产生最终输出，在Hadoop生态系统中，MapReduce是一个重要的计算模型。

二、YARN的引入与背景

随着大数据技术的发展，MapReduce v1（MRv1）逐渐暴露出一些局限性，如扩展性受限、单点故障等，为了解决这些问题，Apache Hadoop推出了YARN（Yet Another Resource Negotiator），即另一种资源协调者，YARN是Hadoop 2.0版本以后的资源管理器，负责整个集群资源的管理和调度，它支持多种计算框架，包括MapReduce、Spark、Flink等。

三、MapReduce on YARN的工作流程

1、客户端提交Job：用户通过客户端提交MapReduce作业，配置好Job后，将作业提交到YARN集群，并等待执行完成。

2、ResourceManager与ApplicationMaster交互：ResourceManager收到新application的请求后，委派内部的Scheduler为ApplicationMaster提供container，ApplicationMaster跟Resource Manager协商后初始化object，并运行job。

3、NodeManager分配资源：ResourceManager选择一个NodeManager，并分配资源让其新建一个container运行MRAppMaster，MRAppMaster执行并协调MapReduce job。

4、任务执行：MRAppMaster从HDFS获取运行MapReduce作业的资源，并与ResourceManager协商，获取资源，之后，MRAppMaster要求分配到的NodeManager上执行Map和Reduce tasks。

5、进度和状态更新：任务每三秒钟通过Umbilical接口向AM汇报进度和状态，以提供作业的汇聚视图。

6、任务完成：除了向AM查询进度外，客户端每5秒钟还通过调用Job的waitForCompletion()方法来检查作业是否完成。

四、应用实践与优化

在实际应用中，MapReduce on YARN可以帮助用户高效地处理大规模数据集，用户可以使用MapReduce编写程序，对大规模数据集进行排序、过滤、统计等操作，通过YARN的资源管理系统，MapReduce可以自动调度和分配计算资源，确保任务在集群中的节点上高效执行。

为了更好地利用MapReduce on YARN，用户需要了解编程模型和YARN架构，掌握Map和Reduce函数的编写方法，了解如何编写输入和输出格式，以及如何配置YARN参数等也是必要的技能，了解集群的硬件配置和拓扑结构对于优化性能也是至关重要的。

五、相关问题与解答

问题1：MapReduce on YARN相比传统的MapReduce有哪些优势？

答：MapReduce on YARN相比传统的MapReduce具有以下优势：

更好的资源管理：YARN作为通用的资源管理系统，可以为上层应用提供统一的资源管理和调度，提高了集群的利用率和资源统一管理能力。

更高的可扩展性：YARN支持多种计算框架，可以根据需要进行扩展，满足不同场景下的数据处理需求。

更强的容错性：YARN通过引入冗余的ResourceManager节点等方式，解决了传统MapReduce中存在的单点故障问题。

问题2：如何在YARN上提交MapReduce作业？

答：在YARN上提交MapReduce作业的步骤如下：

1、准备数据文件：将待处理的数据文件上传到HDFS中。

2、编写MapReduce程序：使用Java编写MapReduce程序，包括Mapper类和Reducer类。

3、打包程序：将编写好的程序打成Jar包。

4、提交作业：使用hadoop jar命令提交MapReduce作业到YARN集群。hadoop jar /path/to/your/jar.jar YourMainClass input output，其中YourMainClass是你的主类名，input是输入数据路径，output是结果输出路径。

5、监控作业执行：通过YARN的WEB UI页面监控作业的执行情况。

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