MR/TEZ/SPARK作业运行的yarn ui中的队列百分比和群集差异百分比

基础概念

MR (MapReduce): 是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。它将计算任务分解成Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段。

Tez: 是一个用于Hadoop的数据处理框架，它优化了MapReduce作业的执行，提供了更灵活的数据流模型，允许更复杂的作业执行计划。

Spark: 是一个开源的分布式计算系统，提供了一个快速的、通用的、可扩展的大数据处理平台。Spark比MapReduce更快，因为它支持内存计算。

YARN (Yet Another Resource Negotiator): 是Hadoop的资源管理器，它负责管理和分配集群中的资源给各种应用程序，如MapReduce、Tez和Spark作业。

YARN UI: 是YARN提供的一个Web界面，用于监控集群的状态和应用程序的运行情况。

队列百分比

在YARN UI中，队列百分比通常指的是资源队列的使用情况。每个队列都有一个最大容量限制，队列百分比显示了当前队列使用的资源与该队列最大容量的比例。这个指标有助于了解资源分配情况和潜在的资源瓶颈。

群集差异百分比

群集差异百分比可能是指集群中不同节点的资源使用差异。这个指标可以帮助识别集群中资源使用不均衡的情况，可能导致某些节点过载而其他节点资源闲置。

优势

MR: 简单易用，适合处理大规模数据集。
Tez: 提供了比MapReduce更高的性能，因为它优化了作业执行计划。
Spark: 提供了内存计算能力，处理速度更快，支持更多类型的数据处理任务，如机器学习和图计算。

类型

批处理: MR、Tez、Spark都可以用于批处理作业。
流处理: Spark Streaming可以用于实时数据处理。
交互式查询: Spark SQL提供了交互式查询能力。

应用场景

MR: 适用于需要大量计算资源的批量数据处理任务。
Tez: 适用于需要优化执行计划的复杂数据处理任务。
Spark: 适用于需要快速迭代和处理大数据集的场景，包括机器学习、实时数据处理等。

可能遇到的问题及解决方法

如果在YARN UI中看到队列百分比异常，可能是由于以下原因：

资源分配不均: 可能是因为某些队列配置了过高的最大容量，导致资源分配不均衡。解决方法是调整队列的最大容量配置，确保资源合理分配。
作业需求过高: 如果某个队列中的作业需求突然增加，可能会导致队列使用率飙升。解决方法是优化作业代码，减少资源需求，或者增加集群资源。
节点故障: 如果集群中的某些节点出现故障，可能会导致资源使用不均衡。解决方法是检查并修复故障节点。

示例代码

以下是一个简单的Spark作业示例，用于计算一个文本文件中每个单词的出现次数：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("wordCountApp")
sc = SparkContext(conf=conf)

text_file = sc.textFile("hdfs://path/to/input.txt")
counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
                 .map(lambda word: (word, 1)) \
                 .reduceByKey(lambda a, b: a + b)
counts.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output")