如何在Linux环境下使用Yarn执行MapReduce任务并进行调测？

在Linux环境中使用Yarn执行MapReduce应用是大数据处理中常见的操作，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理和作业调度框架，用于管理分布式计算集群的资源，MapReduce是一种编程模型，主要用于处理和生成大数据集。

环境准备

在开始之前，确保你的系统已经安装了Hadoop，并且Hadoop的Yarn和MapReduce模块都已经正确配置和启动，你可以通过以下命令检查Hadoop的状态：

start-dfs.sh
start-yarn.sh
hadoop fs -ls /

MapReduce应用开发

1、编写Mapper和Reducer

你需要为MapReduce任务编写一个Mapper类和一个Reducer类，这些类需要继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper和org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer基类，并实现它们的map和reduce方法。

2、编写Driver类

编写一个Driver类来提交MapReduce作业，这个类通常包含以下内容：

“`java

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

public static void main(String[] args) throws Exception {

Configuration conf = new Configuration();

Job job = Job.getInstance(conf, "word count");

job.setJarByClass(WordCount.class);

job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);

job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);

job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

}

}

“`

3、编译和打包

使用Java编译器编译MapReduce应用程序，并使用hadoop jar命令打包成jar文件：

“`bash

javac -cphadoop classpath -d . WordCount.java TokenizerMapper.java IntSumReducer.java

jar cf wordcount.jar *.class

“`

运行MapReduce作业

使用hadoop jar命令在Yarn上运行MapReduce作业：

hadoop jar wordcount.jar WordCount /input /output

结果验证

作业完成后，你可以使用HDFS命令查看输出结果：

hadoop fs -cat /output/part-r-00000

常见问题与解答

问题1: 如果MapReduce作业失败，如何查找错误原因？

答案1: 你可以通过查看Yarn日志来诊断问题，使用以下命令查看日志：

yarn logs -applicationId <application_id>

其中<application_id>可以在作业失败时的错误消息中找到。

问题2: 如何优化MapReduce作业的性能？

答案2: 优化MapReduce作业性能的方法包括：

调整内存设置，如Map和Reduce任务的内存大小。

使用Combiner减少Map阶段的输出数据量。

确保输入数据的分区均衡，避免某些Reducer负载过重。

优化Mapper和Reducer的逻辑，减少不必要的数据处理。

小伙伴们，上文介绍了“yarn执行mapreduce_在Linux环境中调测MapReduce应用”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。