MapReduce之压缩/解压缩案例以及Yarn介绍

一：数据流的压缩和解压缩 

          CompressionCodec 有两个方法可以用于轻松地压缩或解压缩数据。要想对正在被写入一个输出流的数据进行压缩，
   我们可以使用 createOutputStream(OutputStreamout)方法创建一个 CompressionOutputStream，将其以压缩格式写入
  底层的流。相反，要想对从输入流读取而来的数据进行解压缩，则调用 createInputStream(InputStreamin)函数，
 从而获得一个CompressionInputStream，从而从底层的流读取未压缩的数据。

二：案例之数据流的压缩

1. 有如下压缩方式：
     
2. 代码如下：
    

   package com.kgf.mapreduce.compress;
   
   import java.io.File;
   import java.io.FileInputStream;
   import java.io.FileNotFoundException;
   import java.io.FileOutputStream;
   
   import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
   import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
   import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
   import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;
   import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;
   
   public class TestCompress {
   
   	public static void main(String[] args) throws Exception {
   //		compress("E:\\input\\a.txt","org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec");
   //		compress("E:\\input\\a.txt","org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec");
   		compress("E:\\input\\a.txt","org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec");
   	}
   	/**
   	 * 对文件进行压缩
   	 * @param 文件路径
   	 * @param 压缩的方式
   	 * @throws FileNotFoundException 
   	 */
   	private static void compress(String filePath, String pressMathod) throws Exception {
   		//1：获取数据流
   		FileInputStream fis = new FileInputStream(new File(filePath));
   		//2：获取压缩方式对象
   		Class codecClass  = Class.forName(pressMathod);
   		CompressionCodec  codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(codecClass, new Configuration());
   		//3：获取输出流
   		FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(filePath+codec.getDefaultExtension()));
   		//4：获取压缩输出流
   		CompressionOutputStream cos = codec.createOutputStream(fos);
   		//5：实现流的对拷
   		IOUtils.copyBytes(fis, cos, 1024*1024*5,false);
   		//6：关闭流
   		fis.close();
   		cos.close();
   		fos.close();
   	}
   }
   

    

3. 效果如下：
              

三：案例之数据流的解压缩

1. 代码：
            

四：Map /Reducer输出端采用压缩 

1. 简介
        即使你的 MapReduce 的输入输出文件都是未压缩的文件，你仍然可以对 map 任务的中
   间结果输出做压缩，因为它要写在硬盘并且通过网络传输到 reduce 节点，对其压缩可以提
   高很多性能，这些工作只要设置两个属性即可，我们来看下代码怎么设置。
    
2.  Reduce 输出端采用压缩 （和上面一样都只需要修改Driver即可）
            

五：Yarn

1. Hadoop1.x 和 Hadoop2.x 架构区别 
       在 Hadoop1.x 时代，Hadoop 中的 MapReduce 同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大。
   在 Hadoop2.x 时代，增加了 Yarn。Yarn 只负责资源的调度，MapReduce 只负责运算。 
2. Yarn 概述 
        Yarn 是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，
   而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。 
3.  Yarn 基本架构如下
    
4. Yarn 运行机制 
    
5. 工作机制详解 
    
6.  资源调度器 
    ⑴简介
             目前，Hadoop 作业调度器主要有三种：FIFO、Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler。
        Hadoop2.7.2 默认的资源调度器是 Capacity Scheduler。
    ⑵先进先出调度器（FIFO） 
              
    ⑶容量调度器（Capacity Scheduler） 
          
     ⑷公平调度器（Fair Scheduler） 
          
7.  任务的推测执行 
   
    
   算法原理：