大数据MapReduce和YARN二次开发.pdf

大数据MapReduce和YARN二次开发 大数据MapReduce和YARN二次开发是大数据处理技术的重要组成部分，本文档将详细介绍MapReduce的过程、搭建开发环境、运行程序和MR开发接口介绍。 MapReduce的过程 MapReduce是Hadoop的大数据处理框架，主要由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入的数据拆分为多个键值对，分别调用Map进行并行处理，每个Map会产生多个新的键值对。Reduce阶段对Map阶段产生的数据进行排序、组合以键值对的形式输出最终结果。 MapReduce的部署原则 大数据MapReduce的部署原则是采用两个 ResourceManager（RM），以确保高可靠的模式。具体部署方法参见安装指南。 MapReduce的图解 MapReduce的图解展示了MapReduce的过程，包括Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入的数据拆分为多个键值对，Reduce阶段对Map阶段产生的数据进行排序、组合以键值对的形式输出最终结果。 MR开发接口介绍 MR开发接口是MapReduce的开发接口，提供了一个易于使用的接口，开发者可以通过该接口实现自己的Map和Reduce函数。WordCount是一个典型的MR开发接口应用，实现了用户自定义的Map函数和Reduce函数。 WordCount程序分析 WordCount是一个典型的MapReduce应用程序，实现了对大文件的统计分析。WordCount程序将分析应用提交给ResourceManager，ResourceManager根据请求创建对应的Job，并根据文件块个数按文件块分片，创建多个MapTask和ReduceTask。MapTask输出是一个经过分区与排序的MOF文件，ReduceTask从MapTask获取MOF文件，经过合并、排序，最后根据用户自定义的Reduce逻辑，输出统计结果。 大数据MapReduce和YARN二次开发的重要性 大数据MapReduce和YARN二次开发是大数据处理技术的重要组成部分，能够快速实现大规模数据的处理和分析。MapReduce提供了一个灵活的框架，开发者可以通过MR开发接口实现自己的Map和Reduce函数，以满足不同的大数据处理需求。