@PostMapping(“/login”)

public ResultVOregister( StudentWechat studentWechat ){

log.info(“授权登录信息： {}”, JSON.toJSONString(studentWechat));

    Map tokenMap =studentService.login(studentWechat);

    return ResultVOUtil.success(tokenMap);

}

一 、基础巩固

1.ResourceManager调度器   a.默认调度器 ——先进先出FIFO

                                               b.公平调度器 —— 每个任务都有执行的机会

2.心跳机制  —— NodeManager通过心跳机制健康状况汇报ResourceManager，ResourceManager则会根据每个NodeManager的健康状况调整分配的任务数目。当NodeManager认为自己的健康状况“欠佳”时，可让ResourceManager不再分配任务，待健康状况好转时，再分配新任务。

二 、Hadoop工作流程：

hadoop提交作业流程

1. Client中，客户端提交一个mr的jar包给JobClient(提交方式：hadoop jar …)

2. JobClient持有ResourceManager的一个代理对象，它向ResourceManager发送一个RPC请求，告诉ResourceManager作业开始，

       然后ResourceManager返回一个JobID和一个存放jar包的路径给Client

3. Client将得到的jar包的路径作为前缀，JobID作为后缀(path = hdfs上的地址 + jobId) 拼接成一个新的hdfs的路径，然后Client通过FileSystem向   hdfs中存放jar包，默认存放10份（NameNode和DateNode等操作）

4. 开始提交任务，Client将作业的描述信息（JobID和拼接后的存放jar包的路径等）RPC返回给ResourceManager

5. ResourceManager进行初始化任务，然后放到一个调度器中

6. ResourceManager读取HDFS上的要处理的文件，开始计算输入分片，每一个分片对应一个MapperTask，根据数据量确定起多少个mapper,多少个reducer

7. NodeManager 通过心跳机制向ResourceManager领取任务（任务的描述信息）

8. 领取到任务的NodeManager去Hdfs上下载jar包，配置文件等

9. NodeManager启动相应的子进程yarnchild，运行mapreduce，运行maptask或者reducetask

10. map从hdfs中读取数据，然后传给reduce，reduce将输出的数据给回hdfs