本周总结

本周自学了大数据技术

linux shell脚本：

shell脚本的运行主要分为新建、编辑和执行三个步骤。

1、新建脚本文件

脚本文件新建可以用touch命令，也可以直接用文本编辑器如vi、vim、gedit等新建并编辑，文件名为*.sh

shell脚本文件的名称可以任意，但为了避免被误认为是普通文件，后缀名为.sh代表是一个shell脚本文件（例如后缀名为.py代表是一个python文件）

2、编辑脚本文件

第一行必须为“#！/bin/bash”，脚本声明(#!)用来告诉系统使用哪种Shell解释器来执行该脚本。

第一行以后可以添加注释信息（#）对脚本功能和某些命令的介绍信息，使得自己或他人在日后看到这个脚本内容时，可以快速知道该脚本的作用或一些警告信息。

3、执行脚本文件

bash *.py（例如python文件执行为python *.py）

Yarn的重要概念：

Yarn是Hadoop中的四大组件之一。

Hadoop 的四大组件：common、HDFS、MapReduce、YARN

Yarn是在Hadoop2.x新增的组件，只负责资源的调度，MapReduce则负责计算。

Yarn的工作机制：

(1) MR程序提交到客户端所在节点，通过main方法执行了waitForCompletion方法后创建YarnRunner，YarnRunner向RM申请一个application资源
(2) RM返回给application资源的提交路径以及application_id
(3) YarnRunner提交job运行所需资源，包括该job所需切片的信息(job.split)、job在Hadoop集群中的参数配置信息(job.xml)和使用的jar包(wc.jar)；这些资源文件需在job.submit()方法提交成功后才会在.staging文件中生成(当然里面还包含crc校验文件的sucess标志文件)
(4) 资源提交完成后YarnRunner向RM申请运行mrAppMaster
(5) RM会在内部将用户的请求初始化一个Task，然后放入的任务队列里面等待执行
(6) 等到NodeManager空闲后领取到Task任务便创建container容器
(7) container容器在里面启动mrAppMaster
(8) container容器读取job资源，获取到了job切片信息，向RM申请MapTask容器用来执行Map任务
(9) 其他空闲NodeManager空闲后领取任务创建对应切片个数的container容器