简述yarn集群的工作流程
时间: 2023-07-25 22:36:39 浏览: 159
Yarn(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop生态系统中的一个集群资源管理器,可以对集群中的资源进行统一管理和分配。Yarn的工作流程如下:
1. 客户端向ResourceManager(RM)提交应用程序的请求,包括应用程序的名称、资源需求、启动命令等信息。
2. ResourceManager接收到请求后,会根据当前集群中的资源情况,对请求进行调度,分配一定的资源给应用程序,并向应用程序的AM(Application Master)发出启动命令。
3. 应用程序的AM启动后,会向ResourceManager注册,然后开始向ResourceManager申请资源。ResourceManager会根据当前集群中的资源情况,对申请进行调度,分配一定的资源给应用程序。
4. 应用程序的AM根据分配得到的资源,启动一个或多个任务(Task),Task会运行在NodeManager(NM)上。
5. NodeManager接收到任务后,会启动该任务对应的容器(Container),容器是一个独立的进程,负责运行该任务。
6. 容器启动后,Task开始运行,并将运行状态和结果报告给应用程序的AM。
7. 应用程序的AM收集所有任务的运行状态和结果,进行整合和分析,最终得到应用程序的执行结果。
以上就是Yarn集群的工作流程。通过Yarn的统一管理和分配,可以更好地利用集群资源,提高应用程序的执行效率。
相关问题
简述CDH的工作原理。
CDH是Cloudera公司开发的一种分布式计算平台,它基于Hadoop生态系统,包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)、YARN和MapReduce等组件。CDH的工作原理可以概括为以下几点:
1. 数据存储:CDH使用HDFS作为数据存储系统,将大数据分成小的块存储在不同节点上,以实现数据的高可用和分布式处理。
2. 数据处理:CDH使用MapReduce作为数据处理框架,通过将数据划分成小的任务并分配给不同的节点进行并行处理,最终将结果合并输出。
3. 资源管理:CDH使用YARN作为资源管理器,负责管理集群中的计算资源,并为用户提交的应用程序分配资源。
4. 数据分析:CDH还提供了多种数据分析工具和平台,如Hive、Impala、Spark等,让用户能够对数据进行更深入的分析和挖掘。
总的来说,CDH通过将数据存储在分布式文件系统中,使用MapReduce并行处理数据,利用YARN进行资源管理,以及提供多种数据分析工具和平台,实现了大规模数据处理和分析。
简述Spark运行基本流程
Spark的基本运行流程如下:
1. 首先,Spark的驱动程序会启动并连接到集群管理器(如YARN或Mesos)。
2. 驱动程序将应用程序转换为一组任务(Task),这些任务在集群中的多个节点上运行。
3. 驱动程序将任务分配给集群中的执行器(Executor),执行器则在其分配的节点上运行任务。
4. 执行器从驱动程序中获取任务,并执行任务。任务的结果可以被缓存在内存中,以方便后续的运算。
5. 执行器将任务的结果返回给驱动程序,驱动程序则将其整合到总的结果中,最终返回给应用程序。
需要注意的是,Spark的运行流程是基于RDD(Resilient Distributed Datasets)的,RDD是Spark的核心数据结构,是一个可分区、可并行计算的数据集合。Spark的运行流程是基于RDD的一系列转换和行动操作完成的,例如map、filter、reduce等操作。在实际开发中,需要根据具体的业务逻辑,选择合适的RDD操作来完成任务。