yarn mapreduce 任务随机端口-CFANZ编程社区

如何在 Yarn 中实现 MapReduce 任务的随机端口

在大数据处理领域，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是一个强大的资源调度框架，与 Hadoop 的 MapReduce 模型有着密切的联系。对于初学者来说，如何在 Yarn 上设置 MapReduce 任务并确保使用随机端口是一个重要的技能。本文将详细介绍实现这一目标的步骤。

整体流程概述

以下是实现“Yarn MapReduce 任务随机端口”的整个流程：

步骤	内容
1	环境准备
2	编写 Map 和 Reduce 类
3	配置 Yarn 环境
4	提交 MapReduce 任务
5	监控和检验任务运行情况

每个步骤我们会详细分解并提供相应的代码示例。

详细步骤

1. 环境准备

确保你已经安装了 Hadoop 和 Yarn。

# 检查 Hadoop 版本
hadoop version

这条命令可用于检查你安装的 Hadoop 版本。

2. 编写 Map 和 Reduce 类

在 Java 中实现 Map 和 Reduce 类。下面是一个简单的 WordCount 示例：

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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class RandomPortMapReduce {

    public static class WordMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        @Override
        protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] words = value.toString().split("\\s+");
            for (String str : words) {
                word.set(str);
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class WordReducer 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);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        // 随机设置端口
        int randomPort = 40000 + (int)(Math.random() * 1000);
        conf.set("mapreduce.job.local.dir", "/user/tmp");
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(RandomPortMapReduce.class);
        job.setMapperClass(WordMapper.class);
        job.setReducerClass(WordReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        
        // 这里可以设置 YARN 使用的随机端口
        // 由于 YARN 在运行时会分配端口，所以随机端口的设置通常在实现中不会直接反应在配置中。
        
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

此代码实现了一个简单的单词计数器，WordMapper 类用于处理输入的每一行文本，WordReducer 则用于聚合结果。

3. 配置 Yarn 环境

确保 Hadoop 的环境变量配置正确。可以在 ~/.bashrc 或 ~/.bash_profile 中添加以下行：

# Hadoop 环境变量
export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

执行以下命令使改动生效：

source ~/.bashrc

4. 提交 MapReduce 任务

使用以下命令提交含随机端口的 MapReduce 任务：

hadoop jar your-jar-file.jar RandomPortMapReduce /input/path /output/path

将 your-jar-file.jar 替换为你的 Jar 文件名，/input/path 和 /output/path 替换为实际路径。

5. 监控和检验任务运行情况

使用以下命令查看正在运行的任务：

yarn application -list

之后，你可以通过 Web 界面（默认地址为 http://localhost:8088）来监控任务。

状态图

在执行 YARN MapReduce 任务的过程中，可以绘制状态图以便更清晰地了解各个状态。

stateDiagram
    [*] --> Task_Started
    Task_Started --> Task_Running
    Task_Running --> Task_Succeeded
    Task_Running --> Task_Failed
    Task_Succeeded --> [*]
    Task_Failed --> [*]

甘特图

以下是一个简单的甘特图，展示了各个步骤的并行执行情况：

gantt
    title Yarn MapReduce 任务执行步骤
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 步骤
    环境准备           :a1, 2023-10-01, 1d
    编写 Map 和 Reduce 类  :after a1  , 2d
    配置 Yarn 环境       :after a1  , 1d
    提交 MapReduce 任务   :after a1  , 1d
    监控任务            :after a1  , 3d