MapReduce 2.0的运行机制是什么？

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。

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。