大数据-Hadoop 启动 YARN

来源:互联网 发布:python用户手册 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 19:20

(伪分布式不启动 YARN 也可以,一般不会影响程序执行)

有的读者可能会疑惑,怎么启动 Hadoop 后,见不到书上所说的 JobTracker 和 TaskTracker,这是因为新版的 Hadoop 使用了新的 MapReduce 框架(MapReduce V2,也称为 YARN,Yet Another Resource Negotiator)。

YARN 是从 MapReduce 中分离出来的,负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上,提供了高可用性、高扩展性,YARN 的更多介绍在此不展开,有兴趣的可查阅相关资料。

上述通过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop,仅仅是启动了 MapReduce 环境,我们可以启动 YARN ,让 YARN 来负责资源管理与任务调度。

首先修改配置文件 mapred-site.xml,这边需要先进行重命名:

  1. mv ./etc/hadoop/mapred-site.xml.template ./etc/hadoop/mapred-site.xml
Shell 命令

然后再进行编辑,同样使用 gedit 编辑会比较方便些 gedit ./etc/hadoop/mapred-site.xml :

  1. <configuration>
  2. <property>
  3. <name>mapreduce.framework.name</name>
  4. <value>yarn</value>
  5. </property>
  6. </configuration>
XML

接着修改配置文件 yarn-site.xml

  1. <configuration>
  2. <property>
  3. <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  4. <value>mapreduce_shuffle</value>
  5. </property>
  6. </configuration>
XML

然后就可以启动 YARN 了(需要先执行过 ./sbin/start-dfs.sh):

  1. ./sbin/start-yarn.sh # 启动YARN
  2. ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # 开启历史服务器,才能在Web中查看任务运行情况
Shell 命令

开启后通过 jps 查看,可以看到多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程,如下图所示。

开启YARN开启YARN

启动 YARN 之后,运行实例的方法还是一样的,仅仅是资源管理方式、任务调度不同。观察日志信息可以发现,不启用 YARN 时,是 “mapred.LocalJobRunner” 在跑任务,启用 YARN 之后,是 “mapred.YARNRunner” 在跑任务。启动 YARN 有个好处是可以通过 Web 界面查看任务的运行情况:http://localhost:8088/cluster,如下图所示。

开启YARN后可以查看任务运行信息开启YARN后可以查看任务运行信息

但 YARN 主要是为集群提供更好的资源管理与任务调度,然而这在单机上体现不出价值,反而会使程序跑得稍慢些。因此在单机上是否开启 YARN 就看实际情况了。

不启动 YARN 需重命名 mapred-site.xml

如果不想启动 YARN,务必把配置文件 mapred-site.xml 重命名,改成 mapred-site.xml.template,需要用时改回来就行。否则在该配置文件存在,而未开启 YARN 的情况下,运行程序会提示 “Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032” 的错误,这也是为何该配置文件初始文件名为 mapred-site.xml.template。

同样的,关闭 YARN 的脚本如下:

  1. ./sbin/stop-yarn.sh
  2. ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
Shell 命令

自此,你已经掌握 Hadoop 的配置和基本使用了。