如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级？

如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

在现代大数据处理中，Apache Hadoop的MapReduce和YARN是两个核心组件，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，负责调度和管理计算资源的分配，而MapReduce则用于具体的数据处理工作，在实际工作中，我们可能需要根据任务的重要性来设置不同的优先级，以确保关键任务优先执行，本文将详细介绍如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级。

1. 什么是MapReduce和YARN

MapReduce：是一种编程模型，主要用于大规模数据集的并行运算，它将计算分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，Map阶段负责将输入数据转换为键值对，Reduce阶段则对这些键值对进行汇总和处理。

YARN：是Hadoop的资源管理和作业调度系统，它负责为多个应用程序分配计算资源，确保各个任务能够高效地运行，YARN的出现解决了早期Hadoop版本在资源管理上的不足，使得Hadoop可以同时支持多种计算框架。

2. MapReduce任务的提交流程

在YARN上提交一个MapReduce任务涉及以下几个步骤：

客户端向ResourceManager申请ApplicationId：客户端向ResourceManager请求一个新的应用程序ID，这个ID用于唯一标识此次任务。

任务打包与上传：客户端将任务所需的资源文件（如JAR包、配置文件等）上传到HDFS，并将相关信息发送给ResourceManager。

任务初始化与分配：ResourceManager收到请求后，会创建一个任务队列，并将任务放入队列中等待执行，NodeManager负责具体执行分配给它的任务。

任务监控与结果输出：用户可以通过ResourceManager的Web界面查看任务的执行情况，并在任务完成后获取结果。

3. 设置MapReduce任务优先级的方法

为了控制不同任务的执行顺序，可以在提交任务时通过命令行参数设置任务的优先级，YARN提供了五种优先级级别，分别是：VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW，默认情况下，任务的优先级为NORMAL。

以下是设置任务优先级的具体方法：

通过命令行参数设置优先级

在提交MapReduce任务时，可以使用-Dmapreduce.job.priority=<priority>参数来设置优先级。<priority>可以是上述五种优先级之一。

yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar wordcount -Dmapreduce.job.priority=VERY_HIGH /DATA.txt /out/

这条命令将wordcount任务设置为最高优先级（VERY_HIGH）。

通过代码设置优先级

除了在命令行中设置外，还可以在编写MapReduce程序时通过代码设置优先级，首先需要获取Job实例的配置对象，然后调用setPriority(Priority.<PRIORITY>)方法。

Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "example job");
job.setPriority(JobPriority.VERY_HIGH);

这样，当客户端提交任务时，就会按照设定的优先级执行。

4. 实际案例分析

假设我们有一个日志文件user_logs.txt如下：

user1
user2
user1
user3
user2
user1

我们希望统计每个用户的访问次数，并希望这个任务能够尽快完成，为此，我们可以将其设置为高优先级。

编写Mapper类：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class UserAccessMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text user = new Text();
    @Override
    protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        user.set(value.toString());
        context.write(user, one);
    }
}

编写Reducer类：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class UserAccessReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

编写Driver类并设置优先级：

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 UserAccessCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Usage: UserAccessCount <input path> <output path>");
            System.exit(-1);
        }
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "user access count");
        job.setJarByClass(UserAccessCount.class);
        job.setMapperClass(UserAccessMapper.class);
        job.setCombinerClass(UserAccessReducer.class);
        job.setReducerClass(UserAccessReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        job.setPriority(JobPriority.VERY_HIGH); // 设置任务优先级为最高
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

通过这种方式，我们就可以将该任务设置为高优先级，确保其能够快速执行。

5. 归纳与最佳实践

在实际应用中，合理设置任务优先级可以帮助我们更好地管理系统资源，确保关键任务优先执行，以下是一些最佳实践建议：

评估任务重要性：在设置优先级之前，首先要评估任务的重要性和紧急程度，对于重要的生产任务，可以设置为高优先级；而对于非关键任务，可以设置为低优先级或默认优先级。

避免过度使用高优先级：虽然高优先级可以让任务更快执行，但过度使用高优先级会导致其他任务无法及时获得资源，影响整体系统的平衡性，应谨慎使用高优先级。

监控与调整：定期监控任务的执行情况，根据实际情况调整优先级，如果发现某些低优先级任务长时间得不到执行，可以适当提高其优先级；反之，如果高优先级任务过多，可以适当降低部分任务的优先级。

文档记录：在项目中记录任务的优先级设置情况，便于后续维护和优化，也有助于团队成员了解系统的运行机制和任务调度策略。

通过以上方法，我们可以在YARN上有效地管理和调度MapReduce任务，提高系统的资源利用率和任务执行效率。

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