YARN的资源管理与作业调度

发布时间: 2024-01-09 06:41:17 阅读量: 11 订阅数: 14
# 1. YARN简介 ## 1.1 YARN概述 YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Apache Hadoop的一个核心组件,用于资源的管理和作业的调度。它的设计目标是解决Hadoop 1.x版本中JobTracker的性能瓶颈和可扩展性问题。相比于传统的集中式作业调度系统,YARN采用了分布式的资源管理架构,可以更好地适应大规模集群环境。 ## 1.2 YARN架构和组件 YARN的架构由两个主要组件组成:ResourceManager和NodeManager。ResourceManager负责全局调度和资源的分配,NodeManager负责单个节点上的资源管理和作业执行。 - ResourceManager:负责接收客户端的作业提交请求,全局调度资源,根据作业的需求进行资源的分配。ResourceManager还负责监控节点的状态信息,当某个节点发生故障时,会重新分配该节点上的任务。 - NodeManager:在每个节点上运行,负责管理该节点的资源,包括内存、CPU等。NodeManager会向ResourceManager注册节点的可用资源情况,并定时汇报节点的状态信息。它还负责启动和监控容器(Container),容器是YARN中对资源进行隔离和分配的基本单位。 ## 1.3 YARN与传统作业调度系统的对比 传统的作业调度系统通常采用集中式的架构,由一个中心调度器负责资源的管理和作业的调度。这种架构存在单点故障、可扩展性差等问题。 相比之下,YARN采用分布式的资源管理架构,将资源管理和作业调度分离,使得系统更加可靠、高效。YARN还提供了更灵活的资源调度策略,用户可以根据作业的优先级和需求来进行资源的分配和调度。同时,YARN还支持多种编程模型,如MapReduce、Spark等,使得用户可以根据自己的需求选择合适的编程模型。 在下一章节中,我们将详细介绍YARN的资源管理功能。 # 2. YARN的资源管理 ### 2.1 ResourceManager介绍 YARN的ResourceManager负责整体资源的管理和调度。它是YARN集群中的主节点,负责分配资源给各个应用程序并进行作业调度。ResourceManager维护了一个全局的资源调度器,用于协调和管理整个集群上的资源。它接收来自客户端的应用程序提交请求,并将资源分配给NodeManager进行执行。 #### 2.1.1 ResourceManager的架构 ```java public class ResourceManager { private Scheduler scheduler; private ResourceTracker resourceTracker; public ResourceManager() { this.scheduler = new CapacityScheduler(); this.resourceTracker = new ResourceTracker(); } public void submitApplication(Application application) { // 调用Scheduler的allocateResources方法进行资源分配 List<Resource> allocatedResources = scheduler.allocateResources(application); // 将分配到的资源传递给ResourceTracker进行跟踪和管理 resourceTracker.trackResources(allocatedResources); } } ``` ##### 2.1.1.1 Scheduler调度器 调度器负责根据集群的资源情况和应用程序的需求,进行资源的分配和调度。YARN提供了多种调度器的实现,如CapacityScheduler、FairScheduler和DeadlineScheduler。不同的调度器有不同的调度策略和算法,可以根据实际情况选择合适的调度器。 ##### 2.1.1.2 ResourceTracker资源跟踪器 资源跟踪器负责跟踪集群中各个节点的资源状态。它通过与NodeManager进行通信,持续监视节点上的资源使用情况,并将这些信息反馈给ResourceManager。ResourceManager根据资源跟踪器提供的信息,实时了解集群的资源情况,以便更好地进行资源的分配和调度。 ### 2.2 NodeManager介绍 NodeManager是YARN集群中的工作节点,负责管理本地节点上的资源和执行任务。每个节点上都有一个NodeManager进程运行,它负责监控本地资源的使用情况,并将节点的当前状态和可用资源报告给ResourceManager。 #### 2.2.1 NodeManager的角色和功能 - **资源管理和监控**:NodeManager负责管理本地节点上的资源,并向ResourceManager报告节点的资源状态和可用情况。它会定时向ResourceManager发送心跳,以保持与ResourceManager的连接。 - **任务执行和监控**:NodeManager接收到由ResourceManager分配的资源后,启动相应的Container并执行任务。它会监控任务的运行状态和资源使用情况,并将这些信息报告给ResourceManager。 - **容器的生命周期管理**:NodeManager负责创建、启动、停止和销毁容器。它会监控容器的运行状态,并根据需要进行重启或回收。 ```java public class NodeManager { private ResourceManager resourceManager; public NodeManager(ResourceManager resourceManager) { this.resourceManager = resourceManager; } public void heartbeat() { // 向ResourceManager发送心跳,报告节点的资源状态和可用情况 resourceManager.receiveHeartbeat(this); } public void allocateResources(List<Resource> resources) { // 根据资源分配情况,启动相应的Container并执行任务 for (Resource resource : resources) { Container container = new Container(resource); container.start(); } } public void reportContainerStatus(Container container) { // 监控容器的运行状态和资源使用情况 // 将这些信息报告给ResourceManager resourceManager.receiveContainerStatus(contain ```
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3个月
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

杨_明

资深区块链专家
区块链行业已经工作超过10年,见证了这个领域的快速发展和变革。职业生涯的早期阶段,曾在一家知名的区块链初创公司担任技术总监一职。随着区块链技术的不断成熟和应用场景的不断扩展,后又转向了区块链咨询行业,成为一名独立顾问。为多家企业提供了区块链技术解决方案和咨询服务。
专栏简介
本专栏将深入探讨区块链底层开发中的重要组成部分——分布式离线数据平台hadoop的使用。从Hadoop的简介与快速入门开始,逐步展开Hadoop集群的搭建和配置、数据的存储与读写操作、数据处理与计算模型等一系列关键主题。其中包括HDFS(Hadoop分布式文件系统)的详细解析、MapReduce的原理与应用、HBase(Hadoop数据库)的入门指南、以及Hive、Sqoop、Flume等工具的基本使用与数据处理技巧。此外,专栏还将探讨Zookeeper在Hadoop中的作用与原理、YARN的资源管理与作业调度、Hadoop与分布式机器学习的结合、以及Hadoop中的安全机制、性能优化、数据仓库、数据挖掘等内容,最终探索Hadoop与云计算、时序数据处理、容错与故障恢复等领域的应用结合。通过本专栏的学习,读者将全面了解Hadoop在区块链底层开发中的重要作用,为相关领域的实践和应用提供坚实的技术支持。
最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3个月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

高级正则表达式技巧在日志分析与过滤中的运用

![正则表达式实战技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20210523194044657.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ2MDkzNTc1,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 高级正则表达式概述** 高级正则表达式是正则表达式标准中更高级的功能,它提供了强大的模式匹配和文本处理能力。这些功能包括分组、捕获、贪婪和懒惰匹配、回溯和性能优化。通过掌握这些高

遗传算法未来发展趋势展望与展示

![遗传算法未来发展趋势展望与展示](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7a0823568cfc4fb4b445bbd82b621a49.png) # 1.1 遗传算法简介 遗传算法(GA)是一种受进化论启发的优化算法,它模拟自然选择和遗传过程,以解决复杂优化问题。GA 的基本原理包括: * **种群:**一组候选解决方案,称为染色体。 * **适应度函数:**评估每个染色体的质量的函数。 * **选择:**根据适应度选择较好的染色体进行繁殖。 * **交叉:**将两个染色体的一部分交换,产生新的染色体。 * **变异:**随机改变染色体,引入多样性。

Spring WebSockets实现实时通信的技术解决方案

![Spring WebSockets实现实时通信的技术解决方案](https://img-blog.csdnimg.cn/fc20ab1f70d24591bef9991ede68c636.png) # 1. 实时通信技术概述** 实时通信技术是一种允许应用程序在用户之间进行即时双向通信的技术。它通过在客户端和服务器之间建立持久连接来实现,从而允许实时交换消息、数据和事件。实时通信技术广泛应用于各种场景,如即时消息、在线游戏、协作工具和金融交易。 # 2. Spring WebSockets基础 ### 2.1 Spring WebSockets框架简介 Spring WebSocke

TensorFlow 时间序列分析实践:预测与模式识别任务

![TensorFlow 时间序列分析实践:预测与模式识别任务](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4115e38b9db8ef1d7e54bab903219183.png) # 2.1 时间序列数据特性 时间序列数据是按时间顺序排列的数据点序列,具有以下特性: - **平稳性:** 时间序列数据的均值和方差在一段时间内保持相对稳定。 - **自相关性:** 时间序列中的数据点之间存在相关性,相邻数据点之间的相关性通常较高。 # 2. 时间序列预测基础 ### 2.1 时间序列数据特性 时间序列数据是指在时间轴上按时间顺序排列的数据。它具

实现实时机器学习系统:Kafka与TensorFlow集成

![实现实时机器学习系统:Kafka与TensorFlow集成](https://img-blog.csdnimg.cn/1fbe29b1b571438595408851f1b206ee.png) # 1. 机器学习系统概述** 机器学习系统是一种能够从数据中学习并做出预测的计算机系统。它利用算法和统计模型来识别模式、做出决策并预测未来事件。机器学习系统广泛应用于各种领域,包括计算机视觉、自然语言处理和预测分析。 机器学习系统通常包括以下组件: * **数据采集和预处理:**收集和准备数据以用于训练和推理。 * **模型训练:**使用数据训练机器学习模型,使其能够识别模式和做出预测。 *

adb命令实战:备份与还原应用设置及数据

![ADB命令大全](https://img-blog.csdnimg.cn/20200420145333700.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h0dDU4Mg==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. adb命令简介和安装 ### 1.1 adb命令简介 adb(Android Debug Bridge)是一个命令行工具,用于与连接到计算机的Android设备进行通信。它允许开发者调试、

numpy中数据安全与隐私保护探索

![numpy中数据安全与隐私保护探索](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b2cacadad834408fbffa4593556e43cd.png) # 1. Numpy数据安全概述** 数据安全是保护数据免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改或销毁的关键。对于像Numpy这样的科学计算库来说,数据安全至关重要,因为它处理着大量的敏感数据,例如医疗记录、财务信息和研究数据。 本章概述了Numpy数据安全的概念和重要性,包括数据安全威胁、数据安全目标和Numpy数据安全最佳实践的概述。通过了解这些基础知识,我们可以为后续章节中更深入的讨论奠定基础。

ffmpeg优化与性能调优的实用技巧

![ffmpeg优化与性能调优的实用技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20190410174141432.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21venVzaGl4aW5fMQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. ffmpeg概述 ffmpeg是一个强大的多媒体框架,用于视频和音频处理。它提供了一系列命令行工具,用于转码、流式传输、编辑和分析多媒体文件。ffmpe

Selenium与人工智能结合:图像识别自动化测试

# 1. Selenium简介** Selenium是一个用于Web应用程序自动化的开源测试框架。它支持多种编程语言,包括Java、Python、C#和Ruby。Selenium通过模拟用户交互来工作,例如单击按钮、输入文本和验证元素的存在。 Selenium提供了一系列功能,包括: * **浏览器支持:**支持所有主要浏览器,包括Chrome、Firefox、Edge和Safari。 * **语言绑定:**支持多种编程语言,使开发人员可以轻松集成Selenium到他们的项目中。 * **元素定位:**提供多种元素定位策略,包括ID、名称、CSS选择器和XPath。 * **断言:**允

TensorFlow 在大规模数据处理中的优化方案

![TensorFlow 在大规模数据处理中的优化方案](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1614e96aad3702a60c8b11c041e003f9.png) # 1. TensorFlow简介** TensorFlow是一个开源机器学习库,由谷歌开发。它提供了一系列工具和API,用于构建和训练深度学习模型。TensorFlow以其高性能、可扩展性和灵活性而闻名,使其成为大规模数据处理的理想选择。 TensorFlow使用数据流图来表示计算,其中节点表示操作,边表示数据流。这种图表示使TensorFlow能够有效地优化计算,并支持分布式