如何正确使用MapReduce提交YARN命令来控制任务录制？

1、MapReduce程序提交到YARN

概念介绍：YARN是Hadoop的资源管理和作业调度框架，支持多种计算模型如MapReduce、Spark等，MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大规模数据集。

提交流程：MapReduce程序可以通过命令行工具或API提交给YARN执行，在提交过程中，客户端会将程序文件、配置信息以及数据切片信息发送到ResourceManager，由ResourceManager分配资源并监控任务的执行。

2、提交MapReduce程序的命令格式

基本命令：使用hadoop jar命令来提交MapReduce程序到YARN中执行，提交一个单词计数程序的命令可能如下：

“`bash

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoopmapreduceexamples3.3.1.jar wordcount /input/wordcount /output/wc

“`

wordcount是Java类名，/input/wordcount是输入数据的HDFS路径，/output/wc是结果输出的HDFS路径。

参数说明：命令中的参数可以包括程序文件的路径、主类名以及其他必要的程序参数，这些参数定义了MapReduce作业的输入、输出以及运行的具体配置。

3、MapReduce程序的运行过程

作业提交：客户端向YARN的ResourceManager提交作业，ResourceManager为作业分配第一个container并在NodeManager上启动ApplicationMaster。

任务执行：ApplicationMaster负责向ResourceManager申请资源，并为各个task分配资源，一旦资源被分配，task就会在对应的container中启动并执行。

监控与日志：作业执行过程中，可以通过YARN的WEB UI查看作业状态和日志信息，这有助于监控作业的执行情况并进行故障排查。

4、示例程序的使用

WordCount示例：这是一个统计文件中单词出现次数的程序，用户需要准备一份文本数据，上传到HDFS，然后使用上述命令提交作业，作业完成后，可以在HDFS中查看结果文件。

Pi示例：这是一个使用蒙特卡罗方法计算圆周率的程序，通过调整命令中的参数，可以设置map任务的数量和模拟求PI的样本数，以获得不同精度的结果。

5、常见问题解答

Q1: 如何检查MapReduce作业是否成功完成？

A1: 可以在YARN的WEB UI页面查看作业的状态，如果作业状态显示为“SUCCEEDED”，则表示作业成功完成，可以在HDFS中查看输出目录，成功的作业通常会生成包含结果的文件。

Q2: 如何处理MapReduce作业执行失败的情况？

A2: 如果作业执行失败，可以通过YARN的WEB UI查看详细的错误日志，分析错误原因，常见的问题包括配置错误、资源不足或代码逻辑错误，根据错误日志的信息，进行相应的调整和修复后重新提交作业。

MapReduce程序的提交和执行是一个涉及多个组件和步骤的过程，理解这一过程对于有效地利用Hadoop进行大数据处理至关重要，通过上述指南，用户可以更好地掌握如何在YARN上提交和管理MapReduce作业。