yarn的搭建_构建yarn项目

1.最终去开发MapReduce计算程序
2.新版本，hadoop2.x 出现了yarn：资源管理 -> MR没有后台的长服务
yarn模型：container 容器，里面会运行我们的application master，map/reduce task
目的：解耦计算程序和资源调度
MapReduce on yarn
架构：
角色：resource manager 和 node manager
搭建：将角色变成相应的活动JVM运行起来
4台服务器，分别是node01 node02 node03 node04

NN JN ZKFC ZK DN RM NM
node01 * * *
node02 * * * * * *
node03 * * * * *
node04 * * * *
在hdfs当中已经搭建了hdfs相应的角色，在hdfs中有NameNode，在第一台中有一个，第二台有一个，namenode之间的数据同步使用的是journalNode，JN同步的是日志，在一二三节点上，两个namenode HA的协调使用的是zkfc，必须和nemenode在同一节点无法控制，zkfc会依赖ZK，选择的是二三四节点。DataNode存放数据，存放在二三四。关于hdfs就这么多。
最终要跑MapReduce，先把yarn搭建出来。
yarn的两个角色ResourceManager和NodeManager
RM在hadoop2.x的时候，对HA的概念已经非常清晰了，所以需要的RM也是两个，一个active，一个standby，因为要和NameNode岔开，选择在三四节点启动RM。还有NodeManager这个长服务，NodeManager未来要产生容器container，container里面要跑计算的任务map/reduceTask，DataNode是存放数据，计算和数据在集群当中应该是1:1的关系，统称叫slaves，在哪些节点有DataNode，那些节点除了有DataNode还需要有NodeManager，如果节点没有NodeManager，那个节点只能有数据，未来是不能有container，不能有计算的。

还需要明白yarn和hdfs是两个独立的东西，是两个概念。搭建yarn和hdfs是不互相冲突的，不需要停止hdfs，是要在已有的角色之外，再不全其中yarn的角色，而且两者之间没有必然的关系，不是必须有hdfs才可以使用yarn。

通过官网：
http://hadoop.apache.org/old/
Documentation->Release 2.6.5
getting started->Single Node Setup

YARN on Single Node

You can run a MapReduce job on YARN in a pseudo-distributed mode by setting a few parameters and running ResourceManager daemon and NodeManager daemon in addition.

The following instructions assume that 1. ~ 4. steps of the above instructions are already executed.

Configure parameters as follows:

etc/hadoop/mapred-site.xml:

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

etc/hadoop/yarn-site.xml:

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

Start ResourceManager daemon and NodeManager daemon:

  $ sbin/start-yarn.sh

Browse the web interface for the ResourceManager; by default it is available at:
    ResourceManager - http://localhost:8088/
Run a MapReduce job.
When you're done, stop the daemons with:

  $ sbin/stop-yarn.sh
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在单节点模式中，加下如下的配置：
（一般来说，配置都是见名知意的）
（给MapReduce配了一个配置，这个配置叫做MapReduce平台的名字，写了yarn，能配yarn也可以写别的单词，比如local，就是一个单机的程序自己跑没有yarn什么事，一个单机JVM进程里，跑完所有计算逻辑，不是分布式的。如果写yarn，application task和map/reduce task就要在集群里，application master也是通过yarn的resource manager来启动的）
etc/hadoop/mapred-site.xml: 映射出MapReduce on yarn

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>
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etc/hadoop/yarn-site.xml:
控制yarn里的nodemanager来集成一个服务，这个服务是MapReduce的shuffle，shuffle 洗牌，map -shuffle-> reduce
（map到reduce之间必须经过一个网络，所有的map跑完之后，reduce要从map这里拉取数据，这一拉取数据的过程叫做shuffle，所有的map里都包含了每个分区的数据，0号分区reduce要从所有分区里拉走属于0号分区的数据，就和打牌的时候按照花色发牌，这个就是洗牌的过程）
为什么要给nodemanager做关于shuffle的集成？
如果有几台计算机之间要互相拉取数据，想成只有一个reduce，前面有很多的map，这个reduce要和所有的map建立连接。如果未来集群很复杂的时候，有一个节点上面有3~4个reduce进程，1号分区2号分区在一个物理节点。这两个进程要和所有节点建立连接，拉取各自属于他自己的数据。从宏观上来看，这一个节点上会有很多连接向节点进行重复连接。这样会无形中开启很多TCP长连接，优化方式，由一个物理节点当中必须有的nodemanager来完成连接和拉取的协调的事情，减少资源的消耗

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>
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start-yarn.sh就是直接启动yarn
在集群当中就会出现resourcemanager和nodemanager
这是在单机的时候。
期望部署一个高可用完全分布式的集群，而不是单机的。
但是这两个配置是MapReduce on yarn必配的东西，不可以少的。
后面在完全分布式和HA的时候，只是在这两步之上扩展了配置。
官网继续看：
https://hadoop.apache.org/docs/r2.6.5/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html
左边栏找到yarn->ResourceManager HA
在这里插入图片描述
思考：resource manager有active和standby，也是HA模式，一谈到分布式情况下要做HA（高可用），要做选主了，它一定会基于zookeeper，在搭建hdfs的时候，两个namenode，分别是active和standby。它们之间角色的协调是由zkfc来完成的，且zkfc用到了zookeeper。相同的HA的事，到了yarn当中，resource manager也是两台，未来也会是active和standby，却没有一个第三方进程，比如zkfc或者yarnfc之类的，缺了一个角色。
补充：

Column 1 Column 2 Column 3
hadoop 1.x 2.x
hdfs no HA ha（向前兼容，没有过多的改namenode，而是通过新增了角色 zkfc）
yarn no yarn yarn（不是新增角色，而是直接在resource manager进程中增加了ha的模块）
要明白：zkfc只负责namenode的选主和协调，切换主备的概念。
yarn好像是将曾经的namenode和zkfc合成一个东西了，软件开发的版本迭代的过程当中，哪种方式好？还是后续没有早先版本遗留问题，开发在一起更精炼，在resource manager里既有resource manager自己的代码，又有曾经的zkfc的代码放在进程里，如果resource manager活着就一定会去连接zookeeper，如果进程挂掉了，和zookeeper的连接一定会断开。曾经namenode和zkfc被隔离的时候，namenode是好的，但是zkfc可能会挂，会牵扯到降级等一系列问题。合并成一个的时候没有一个中间状态，不存在自己还活着但是他的协调挂掉了，因为他自身在协调，变得更简单了。

Sample configurations

Here is the sample of minimal setup for RM failover.

yarn.resourcemanager.ha.enabled true yarn.resourcemanager.cluster-id cluster1 yarn.resourcemanager.ha.rm-ids rm1,rm2 yarn.resourcemanager.hostname.rm1 master1 yarn.resourcemanager.hostname.rm2 master2 yarn.resourcemanager.zk-address zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 yarn-site.xml：

name value
mapreduce.framework.name yarn
MapReduce on yarn单机里配的在HA或集群的时候配置项不能丢！扩展出来的是下面的配置项：

name value
yarn.resourcemanager.ha.enabled true
在resource manager里已经集成了HA模块，但是这个模块默认是false关闭的，如果想搭建一个HA有两个resource manager的话，必须要开启成true，把模块激活，这时候是resource manager里的模块而不是单独的进程。

name value
yarn.resourcemanager.zk-address node02:2181,node03:2181,node04:2181
HA一定会需要zookeeper，开启为true之后要配置zookeeper的位置，要联系zookeeper。这里是关于zookeeper的配置，把这三个zookeeper的地址给他，某一个zookeeper挂了会从另外的选择一个去连接。
以上两个配置是激活HA，且使用zookeeper的连接信息。

name value
yarn.resourcemanager.cluster-id cluster1
yarn的resourcemanager集群id，参数是一个字符串。集群id起到什么作用？因为现在是要配一个HA（高可用）的集群，里面有两个resource manager，要用到zookeeper，而zookeeper是一个复用的技术，很多人都可以拿他去做选主或分布式协调。大家使用一套zookeeper往里写东西查东西的时候，会不会覆盖差错。zookeeper也是一个目录树结构，只要有前缀（集群id）就可以作区分了。在zookeeper当中会看到一个前缀路径，未来两个resource manager就在这个集群id的目录里去争抢锁，抢到的就是active，没抢到就是standby。未来nodemanager和resourcemanager的集群id相同的话，彼此之间可以建立通信，因为在公司物理网络当中，有两套hadoop集群，两个集群id不同，两个集群里的角色是不能互相通信的。隔离的，依靠id可以区分，使用id来标识。有点像hdfs当中的namespace，在2.x的时候yarn里还没有联邦的概念，3.x的时候有了。

name value
yarn.resourcemanager.ha.rm-ids rm1,rm2
曾经的hdfs也有一个id是namenode1和namenode2，挂在了namespace下，现在等于rm1，rm2挂在了cluster1这个集群id下，等于是1对多的映射，但这两个还是逻辑的，未来resource manager HA的时候需要两台，先起两个逻辑名称，每个resource manager会有相关的属性。

name value
yarn.resourcemanager.hostname.rm1 node03
yarn.resourcemanager.hostname.rm1 node04
这里只配了其中的一部分，resource manager的主机名，rm1和rm2的，逻辑到物理的映射，注意角色的划分，选择了node03和node04，要合理的规划
经过上面这些配置，已经搞定了最简单的配置项。最终是要开发MapReduce程序，但是目前搞定的是关于yarn这个角色启动的过程。
回到集群里去，如何让集群当中出现yarn的长服务，最终可以基于yarn来跑MapReduce？在第一台节点改配置文件，向后分发，使用管理命令把角色一起启动，也是配置->启动的过程。

流程：
我hdfs等所有的都用root用户来操作的，没有生产环境复杂的用户，正常来说应该使用一个yarn用户来启动yarn相关的进程，先不考虑那么复杂的。
在node01上：
去到hadoop配置文件所在的目录：

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
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改文件名称：拷贝mapred-site.xml.template变成mapred-site.xml把后面的扩展名删掉得到绝对的名称

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
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编辑mapred-site.xml

vi mapred-site.xml
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yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle

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编辑yarn-site.xml，注意一定要改成自己的主机名，不要有遗漏。

vi yarn-site.xml
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mapreduce.framework.name
yarn


yarn.resourcemanager.ha.enabled
true


yarn.resourcemanager.zk-address
node02:2181,node03:2181,node04:2181


yarn.resourcemanager.cluster-id
cluster1


yarn.resourcemanager.ha.rm-ids
rm1,rm2


yarn.resourcemanager.hostname.rm1
node03


yarn.resourcemanager.hostname.rm2
node04

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然后将配置文件分发到另外的节点。

scp mapred-site.xml yarn-site.xml node02:pwd
scp mapred-site.xml yarn-site.xml node03:pwd
scp mapred-site.xml yarn-site.xml node04:pwd
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然后再去想，resource manager在哪里启动配置项已经给出来的，在node03和node04，那么nodemanager在哪里启动？
这个配置项里没有去定义node manager在哪里启动，一定要明白，datanode和nodemanager都是从角色，受制于slaves文件，只要在slaves文件里配置了node02，node03，node04，未来DataNode会在这里启动，nodemanager也会在这里启动，1:1都不需要手动去设计。

vi slaves //可以不用管，搭建hdfs时候已经改过了
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配置完成，接下来准备启动
在启动hdfs时候的命令

start-dfs.sh
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启动yarn的命令：

start-yarn.sh
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在这里插入图片描述这个脚本是有问题的，规划的resource manager是在node03和node04节点启动，所以他只能很好的把nodemanager启动起来，resource manager还需要手动去启动，虽然start-yarn.sh这个脚本会误把resource manager在node01节点启动，但是每个程序启动的时候，都会去读自己的配置文件，它读取配置文件发现定义的是在node03和node04启动，当前节点启动是没有意义的，所以就把自己退出了。（配置文件第一可以给管理脚本读取启动角色，第二所有角色启动的时候都要参照配置文件）
注意：看日志文件的时候不要看out文件，要看日志目录下的log文件，哪个节点的进程有问题去那个节点的日志目录下看日志，

cd /opt/hadoop/logs
ll
vi yarn-root-resourcemanager-node01.log
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按一下大写的G，或者shift+g会到文件的最后。
在这里插入图片描述resource manager不能被初始化，配置文件不能找到有效的RM_HA_ID，读取配置文件的时候发现与自己不符了，因为没有一个ID是和自己的名称挂钩的。最终把自己给shutdown了。

resource manager未在node03和node04节点启动，可以通过node03和node04节点用jps去验证：
在这里插入图片描述在node03和node04上都只有nodemanager没有resourcemanager，需要手动在node03和node04上单独启动resource manager。

yarn-daemon.sh start resourcemanager
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注：在启动resource manager之前，可以在node02上开一个zookeeper的客户端

zkCli.sh
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显示zookeeper的目录结构：

ls /
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在这里插入图片描述可以看到hdfs的前置路径hadoop-ha
启动完成后：
在这里插入图片描述可以看到yarn的选举，ls /yarn-leader-election可以看到设置的集群id（标红处为集群id）
在这里插入图片描述注意：hdfs的端口号是50070，
yarn当中resource manager端口号是8088，
启动了两个resource manager可以在浏览器中去验证：
http://node03:8088
http://node04:8088
这两个resource manager会选出一个active的。
打开了关于resource manager的webui的界面
在这里插入图片描述访问另外一台节点会显示：
在这里插入图片描述然后会重定向跳转到http://node03:8088
只会对主页跳转，可以直接访问http://node04:8088/cluster/cluster查看
在这里插入图片描述确定了现在node03是active，node04是standby
这个时候还可以验证一下HA，现在node03节点是active的，可以强硬的杀死resource manager进程。
在这里插入图片描述另外一个节点自己集成了HA，发现节点被删除了，触发重新抢锁。
在这里插入图片描述现在rm2变成active了，zookeeper有个特征锁节点是临时节点，由3000c变成b0004了，由另外一个进程resource manager抢这把锁。这里面不需要元数据同步的事情。他们的临时工作数据会写到hdfs里，hdfs就间接是一个可靠的存储层。注意：yarn是资源层不是计算层，所以他的速度和延迟有一些也是无所谓的。
再去访问node04的8088就是active了，再把node3的resource manager启动起来，node03就是standby也不会发生抢锁的过程。
在这里插入图片描述

MapReduce官方案例使用：Wordcount
实战：MR ON YARN的运行方式：
先找到一个文件，假设这里是data.txt 里面有10w行hello hadoop
再任意节点执行命令，在hdfs系统中创建一个目录 /data/wc/input 准备这个路径

hdfs dfs -mkdir -p /data/wc/input
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在有数据的节点把数据推送上去，以1M的大小为1个块，推送data.txt文件 到刚才准备的目录

hdfs dfs -D dfs.blocksize=1047576 -put data.txt /data/wc/input
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最终去验证是否推送成功。
在这里插入图片描述程序怎么去启动？
去到hadoop的部署目录：

cd $HADOOP_HOME
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当中有一个目录叫share，share目录下全是jar包

cd share/
cd hadoop/
cd mapreduce/
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里面有一个jar包是287Kb，287kb来描述一系列的分布式程序，这个数是大了还是小了。
在这里插入图片描述在集群当中的每个节点都部署了hadoop，里面都有相关的不同jar包，相应的jar包都已经铺到集群里去了。就比如做一个web网站，如果打war包的时候，把依赖的第三方的jar包都放到了启动的calssHome，可以加载的classpath那些位置，war包也可以很小。所以这里只留下了业务逻辑，jar包在集群当中都已经准备好了。
最终我们移动的是计算，而并非是数据。计算程序小，移动起来才会快。
一会儿要运行的Wordcount也就只有2~3k的大小，287k因为里面有很多的案例程序。
这时已经找到程序了。
jar包就是程序，里面会有类，类里面会有逻辑，这就是一个分布式计算程序。
程序有了，输入的数据有了，怎么把程序跑起来？
hadoop jar jarFile [mainClass（写出类的全限定名，告诉程序哪个类里面有主方法）] args…

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar wordcount /data/wc/input /data/wc/output
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在输出这个维度当中，最好是一个不存在的目录。如果有数据，这个程序直接会报错，不让你跑。为什么？在分布式文件系统当中有一个目录，目录里有很多的文件，跑一个程序也不打招呼万一把里面的数据覆盖了，等于企业当中很多有价值的数据就丢失了。所有输出路径必须为空。输入可以是一个或多个，可以是目录或文件。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述跑完之后输出路径在data/wc/output
可以看一下那个目录：

hdfs dfs -ls /data/wc/output
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会看到有2个文件，一个文件是_SUCCESS大小为0
这个文件叫做标志文件。不存数据，只是存放了当前计算程序的状态，跑成功了。
还有个文件叫做part-r-00000
这个文件的名字中间有一个-r也可以是-m如果你的计算程序是MapReduce有结果，结果是reduce输出的，所以-r代表的是reduce输出的文件。我们的MapReduce还可以是只有map没有reduce。比如只想过滤性别为男，只留性别为女的。这时候是不需要分组统计的，只是一个过滤，就不需要有分组统计reduce拉取的事情。map拉取把所有性别为男的过滤掉，直接map输出就可以了。
所有未来如果reduce为0没有reduce，这里会出现-m，即map的输出
00000是序号，如果有两个reduce，那么0号reduce是00000,1号reduce是00001
在这里插入图片描述data.txt文件里会有10w个helllo，10w个hadoop，10w个长得不一样的数字，从1到10w。
而且在上传的时候切割成两个块，会把hello切割开。基于这样的文件来看最终的内容

hdfs dfs -cat /data/wc/output/part-r-00000
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前面都是数字，每个数字都只会出现一次，关键是最后，单词统计的hello出现了10w次，hadoop出现了10w次，曾经看块的时候，hello被切开了， 分别在两个块了。这时候会发现，hdfs虽然死死地按照字节去切，会把数据切开，但是计算层会还原数据的特征。
在这里插入图片描述要有两个能力：
1.会去看webUI
2.会去看命令行cli
hdfs dfs -ls /data/wc/output
能看到两个文件，success是标志成功的文件，下面才是真正的数据文件
在这里插入图片描述查看文件的两种方式：
1.直接使用cat查看
2.有put就有get，可以把这个文件，获取到本地的某个目录下

hdfs dfs -cat /data/wc/output/part-r-00000
hdfs dfs -get /data/wc/output/part-r-00000 ./
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抛出一个问题：
曾经上传的一个文件是
hdfs dfs -D dfs.blocksize=1047576 -put data.txt /data/wc/input
data.txt上传会切割成2个block，计算完发现数据是对的。为什么呢？后边注意听源码分析。。。
以上是简单的搭建和使用。