在Yarn（Yet Another Resource Negotiator）环境中高效提交MapReduce（MR）任务，需要遵循一系列关键步骤以确保任务的顺利执行。以下列出五个关键步骤，帮助用户在Yarn上高效提交MR任务：
1. 环境准备与依赖管理
在提交MR任务之前，确保环境已经正确配置，并且所有的依赖项都已经正确安装和配置。这包括：
- Hadoop集群的安装和配置：确保Hadoop集群中的所有组件（如HDFS、Yarn和MapReduce）已经安装并正确配置。
- 依赖管理：使用Yarn时，通常需要通过Yarn的类路径来管理依赖项。这可以通过
yarn classpath命令来查看和修改。
# 查看 Yarn 类路径
yarn classpath
# 添加新的类路径
yarn classpath -addpath /path/to/your/jars
2. 编写MR应用程序
编写MR应用程序时，需要考虑以下要点：
- MapReduce编程模型：确保应用程序遵循MapReduce编程模型，包括Map和Reduce函数的正确实现。
- 资源管理：合理设计Map和Reduce任务，以确保它们能够高效地使用资源。
3. 打包应用程序
在提交任务之前，需要将应用程序打包成一个jar文件，以便在Yarn上运行。这可以通过以下命令完成：
# 打包应用程序
mvn package
确保在构建过程中包含了所有必要的依赖项。
4. 提交MR任务到Yarn
使用以下命令将MR任务提交到Yarn：
# 提交MR任务
yarn jar /path/to/your/application.jar [main class]
在此命令中，/path/to/your/application.jar是包含应用程序的jar文件路径，而[main class]是运行应用程序的主类。
5. 监控和管理任务
任务提交后，可以通过以下方式进行监控和管理：
- Yarn的Web界面：Yarn提供了一个Web界面，可以查看正在运行的任务的状态和资源使用情况。
- 日志文件：通过查看日志文件，可以了解任务的详细运行情况。
# 查看 Yarn Web 界面
http://< ResourceManager IP >:8088/cluster
# 查看特定任务的日志
yarn logs -applicationId <application_id>
通过遵循这五个关键步骤，用户可以在Yarn上高效地提交MR任务，并确保任务的顺利执行。