yarn 如何实现如何实现集群管理多个计算框架
时间: 2024-05-23 13:10:52 浏览: 27
Yarn是一个通用的分布式计算框架,可以管理多个计算框架。Yarn通过ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster等组件,实现对多个计算框架的管理和调度。
具体来说,Yarn的ResourceManager负责整个集群的资源管理和调度。ResourceManager维护了集群中所有节点的资源信息,并根据不同计算框架的需要,将资源分配给对应的ApplicationMaster。
而每个计算框架都需要实现自己的ApplicationMaster,ApplicationMaster负责具体的任务管理和调度。当一个计算框架需要在Yarn上运行时,它会向Yarn提交一个应用程序,并指定对应的ApplicationMaster。
此外,Yarn还提供了NodeManager组件,NodeManager负责管理单个节点上的资源,并与ResourceManager通信,汇报节点资源使用情况和接收任务分配。在一个节点上可以同时运行多个不同计算框架的任务。
综上所述,Yarn通过ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster等组件,实现了对多个计算框架的管理和调度,从而实现了集群管理多个计算框架的能力。
相关问题
Hadoop计算集群的框架 结构以及工作原理
Hadoop 计算集群的框架主要包括以下组件:
1. Hadoop Distributed File System (HDFS):分布式文件系统,用于存储大规模数据。
2. Yet Another Resource Negotiator (YARN):资源管理器,用于管理集群资源和调度任务。
3. MapReduce:分布式计算框架,用于编写并行计算任务。
4. Hadoop Common:公共库,提供了 Hadoop 中各个组件所需的共同服务和工具。
Hadoop 计算集群的结构通常由一个或多个主节点(NameNode)和多个工作节点(DataNode)组成。主节点主要负责管理文件系统的元数据和资源调度,工作节点主要负责存储数据和运行计算任务。
工作原理如下:
1. 客户端将数据上传到 HDFS 中,文件被分成多个数据块并存储在不同的工作节点上。
2. 客户端提交 MapReduce 任务到 YARN 中,并指定输入和输出路径。
3. YARN 根据任务需求和集群资源情况,为任务分配工作节点和资源。
4. 工作节点根据任务需求从 HDFS 中读取数据块并进行计算,将计算结果写入 HDFS 中。
5. 客户端从 HDFS 中读取计算结果并进行后续处理。
总的来说,Hadoop 计算集群框架的工作原理是将数据存储和计算分离,通过分布式计算和资源管理来实现大规模数据处理和分析。
hadoop yarn资源管理组件
Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop的一个资源管理和作业调度的框架,它是Hadoop 2.x版本中引入的重要组件。YARN的设计目的是解决早期版本Hadoop MapReduce框架中的一些问题。
YARN的主要组件包括ResourceManager(资源管理器)、NodeManager(节点管理器)、ApplicationMaster(应用程序管理器)和Container(容器)。
ResourceManager是整个集群的资源管理节点,它负责管理和分配集群中的资源。ResourceManager在启动时向集群中的各个NodeManager发送心跳信息,以获取每个节点上的可用资源信息。当有任务提交到集群时,ResourceManager负责为任务分配资源,并监控任务的运行状态。
NodeManager是每个节点上的资源管理组件,它负责管理单个节点上的资源。NodeManager会向ResourceManager发送心跳信息,以汇报节点上的可用资源和任务运行状态。当ResourceManager给节点分配任务时,NodeManager会启动对应的容器来运行任务。
ApplicationMaster是运行在集群中的每个应用程序的主要管理组件。它负责申请资源、监控任务的运行状态、处理任务的失败和重新调度、与ResourceManager和NodeManager交互等。每个应用程序都有一个独立的ApplicationMaster。
Container是YARN中的资源抽象单位,它封装了一个或多个物理资源(如CPU、内存、磁盘等)。Container是ResourceManager向NodeManager分配任务所使用的资源单位。每个任务都在一个独立的容器内进行,容器提供了隔离和资源控制的功能。
通过使用YARN这个资源管理组件,Hadoop可以更好地管理集群中的资源,实现任务的有效调度与执行。YARN的引入使得Hadoop不仅仅局限于MapReduce,还可以支持其他计算框架,如Spark、Storm等,为大数据处理提供了更多的可能性。