简述yarn集群的工作流程
时间: 2023-10-26 16:38:37 浏览: 28
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。
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Yarn(Yet Another Resource Negotiator)是Apache Hadoop项目中的一个资源管理系统,用于管理和调度Apache Hadoop集群中的任务执行。其基本框架主要包括以下几个关键组件:
1. **Node Manager**:每个节点上都有一个Node Manager,负责监控和管理该节点上的资源(如内存、CPU等),并接收从ResourceManager分派的任务。
2. **ResourceManager**:也称为Resource Coordinator,它是整个集群的资源总览点。ResourceManager负责协调任务分配、跟踪任务进度,以及维护集群的资源信息。
3. **Application Master (AM)**:每提交一个应用程序,都会有一个AM进程,它与ResourceManager交互以获取资源,并与Worker节点上的Task Tracker通信来调度和监控具体的任务。
4. **Container**:YARN将计算资源划分为一个个小的、隔离的容器,这些容器是可配置的,可以根据应用程序的需求动态调整大小。
5. **Scheduler**:YARN中的scheduler决定了哪个应用程序或任务何时获得资源。它可以是公平调度器(Fair Scheduler)、容量调度器(Capacity Scheduler)等,以适应不同的需求。
6. **Application Timeline Server**:用于存储应用程序的历史运行信息,提供查询和审计功能。