[root@h011171 ~]# cp -r hadoop-2.0.0-cdh4.1.2/* /usr/local/hadoop/ 
cp: overwrite `/usr/local/hadoop/bin/rcc’? y 
cp: overwrite `/usr/local/hadoop/bin/hadoop’? y 
cp: overwrite `/usr/local/hadoop/cloudera/cdh_version.properties’? y 
cp: overwrite `/usr/local/hadoop/cloudera/apply-patches’? y 
cp: overwrite `/usr/local/hadoop/cloudera/build.properties’? y 
cp: overwrite `/usr/local/hadoop/cloudera/CHANGES.cloudera.txt’? y 

./bin/start-mapred.sh 
./bin/stop-mapred.sh 

MRv2最基本的設計思想是將JobTracker的兩個主要功能，即資源管理和作業(yè)調度/監(jiān)控分成兩個獨立的進程。在該解決方案中包含兩個組件：全局的ResourceManager（RM）和與每個應用相關的ApplicationMaster（AM）。這里的“應用”指一個單獨的MapReduce作業(yè)或者DAG作業(yè)。RM和與NodeManager（NM，每個節(jié)點一個）共同組成整個數據計算框架。RM是系統(tǒng)中將資源分配給各個應用的最終決策者。AM實際上是一個具體的框架庫，它的任務是【與RM協(xié)商獲取應用所需資源】和【與NM合作，以完成執(zhí)行和監(jiān)控task的任務】。

架構描述如下：

配置

mapred-site.xml配置

<!– YARN –> 
  <property> 
<name>mapreduce.framework.name</name> 
<value>yarn</value> 
</property> 
<property> 
<name>mapreduce.jobhistory.address</name> 
<value>h011200.hebe.grid.sina.com.cn:10020</value> 
</property> 
<property> 
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> 
<value>h011200.hebe.grid.sina.com.cn:19888</value> 
</property> 

yarn-site.xml配置

<property> 
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> 
<value>h011200.hebe.grid.sina.com.cn:8031</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.resourcemanager.address</name>                # RMtracker地址意同jobtrakcer 
<value>h011200.hebe.grid.sina.com.cn:8032</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>     # RMscheduler地址意同mv1的jobscheduler 
<value>h011200.hebe.grid.sina.com.cn:8030</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> 
<value>h011200.hebe.grid.sina.com.cn:8033</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>  #RM Web地址同mr1 默認的50030 
<value>h011200.hebe.grid.sina.com.cn:8088</value> 
</property> 
 
  <property> 
 
<description>Classpath for typical applications.</description> 
<name>yarn.application.classpath</name> 
<value> 
$HADOOP_CONF_DIR, 
$HADOOP_COMMON_HOME/*,$HADOOP_COMMON_HOME/lib/*, 
$HADOOP_HDFS_HOME/*,$HADOOP_HDFS_HOME/lib/*, 
$HADOOP_MAPRED_HOME/*,$HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*, 
$YARN_HOME/*,$YARN_HOME/lib/* 
</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
<value>mapreduce.shuffle</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> 
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name> 
<value>/data1/hadoop/data/yarn/local</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name> 
<value>/data1/hadoop/data/yarn/log</value> 
</property> 
<property> 
<description>Where to aggregate logs</description> 
<name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name> 
<value>/var/log/hadoop-yarn/apps</value> 
</property> 
 
  <property> 
<name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name> 
<value>/user</value> 
</property> 

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