yarn 用户 队列 映射

在 YARN 中，用户队列映射是一种将用户与队列之间的关系建立起来的机制。它可以帮助管理员有效地管理集群资源，限制每个用户可以使用的资源量，并优化集群性能。

通过用户队列映射，管理员可以将不同的用户分配到不同的队列中，每个队列可以有不同的资源配额和优先级。这样，管理员可以根据不同的用户需求和应用程序类型，合理地分配资源，实现资源的平衡利用。

在 YARN 中，用户队列映射是通过配置文件进行设置的。管理员可以在配置文件中指定每个用户所属的队列，以及每个队列的资源配额和优先级等信息。然后，YARN 根据这些配置信息进行资源分配和调度。

总之，用户队列映射是 YARN 中非常重要的一个功能，它可以帮助管理员更好地管理集群资源，提高集群的利用率和性能。

相关问题

简述mapreduce和yarn

MapReduce是一种编程模型和一个分布式计算框架，由Google开发并开源，主要用于大规模数据集的并行处理。它将复杂的计算任务分解成一系列简单的“map”和“reduce”步骤，使得数据可以在集群上分布式地处理。Map阶段对输入数据进行分割，应用用户提供的映射函数；Reduce阶段则将中间结果合并，应用用户指定的聚合函数。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目的一个重要组件，全称为“ Yet Another Node Manager”，是Hadoop 2.x版本引入的新资源管理器。

YARN的主要功能是将Hadoop的计算资源抽象成统一的资源池，它替代了早期版本中的单一进程ResourceManager。YARN的设计允许系统同时运行多个应用程序，并能够动态调整资源分配，提高了集群的利用率和灵活性。YARN包括三个关键组件：
- **NodeManager**: 运行在每个节点上的进程，负责监控本地资源，管理和调度容器（container）给各个申请资源的应用。
- **ResourceManager (RM)**: 负责全局的资源调度，协调跨节点的资源分配，以及维护队列信息。
- **ApplicationMaster (AM)**: 每个MapReduce作业启动后都会创建一个AM，它与RM通信，请求所需的资源，然后控制作业的具体执行过程。

简而言之，MapReduce是处理大数据的任务，而YARN则是提供了一个可扩展的平台来支持MapReduce和其他计算框架（如Spark）在Hadoop环境下的运行。

CDH集群的yarn、hdfs、hive、impala运维

CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）是一种开源的分布式计算框架，它包含了Hadoop、Yarn、HDFS等组件，同时还提供了Hive、Impala等工具，可以方便地进行大数据处理和分析。

在CDH集群中，Yarn、HDFS、Hive、Impala是四个核心组件，运维这些组件需要掌握以下几个方面：

1. Yarn运维

Yarn是CDH中的资源管理器，它负责管理集群中的资源，并将这些资源分配给运行在集群上的各个应用程序。Yarn的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Yarn的配置文件、资源管理器的配置、容器管理器的配置等。

（2）集群监控：需要监控Yarn的运行状态、资源使用情况、队列状态等。

（3）任务调度：需要管理Yarn中的作业和任务，包括调度作业、监控任务执行、处理任务失败等。

2. HDFS运维

HDFS是CDH中的分布式文件系统，它负责存储集群中的数据，并提供高可用、高性能的数据访问服务。HDFS的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括HDFS的配置文件、NameNode的配置、DataNode的配置等。

（2）集群监控：需要监控HDFS的运行状态、数据存储情况、数据访问情况等。

（3）数据管理：需要管理HDFS中的数据，包括上传、下载、删除、修改等操作。

3. Hive运维

Hive是CDH中的数据仓库工具，它可以将结构化数据映射到Hadoop中的HDFS和MapReduce上进行查询和分析。Hive的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Hive的配置文件、元数据存储配置、查询引擎配置等。

（2）查询优化：需要对Hive中的查询语句进行优化，以提高查询性能。

（3）数据管理：需要管理Hive中的数据，包括创建表、导入数据、备份数据等。

4. Impala运维

Impala是CDH中的实时查询工具，它可以在Hadoop中实现快速查询和分析。Impala的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Impala的配置文件、元数据存储配置、查询引擎配置等。

（2）查询优化：需要对Impala中的查询语句进行优化，以提高查询性能。

（3）数据管理：需要管理Impala中的数据，包括创建表、导入数据、备份数据等。

总之，CDH集群的运维需要从多个方面进行管理和监控，只有全面掌握各个组件的运维方法，才能保证集群的稳定性和高可用性。