Hadoop 2.0架构解析:YARN的发展与MapReduce关系
Hadoop 2.0 是一个分布式计算框架,由Apache基金会开发,主要用于大数据处理和存储。它最初由HDFS(Hadoop Distributed File System)、MapReduce以及早期的资源管理模块组成。随着Hadoop 2.0的发布,原有的MapReduce v1面临了扩展性不足、单点故障问题以及难以支持其他计算框架的挑战。这些局限促使了YARN(Yet Another Resource Negotiator)的诞生。 YARN是Hadoop 2.0中的一个重要组件,其设计目的是作为一个通用的资源调度器,可以支持多种计算模型,包括MapReduce、Storm(实时计算)和Spark(内存计算)。YARN的基本架构包括: 1. **ResourceManager (RM)**: 它负责处理客户端的请求,协调和调度资源,如内存、CPU等,以及监控ApplicationMaster的状态。RM通过与NodeManager通信来确保资源的有效分配。 2. **NodeManager (NM)**: 每个节点上都有一个NodeManager,它在单个机器上管理和分配资源,接收来自RM的指令,并处理来自ApplicationMaster的任务调度和执行请求。 3. **ApplicationMaster (AM)**: 对于MapReduce来说,这是JobTracker的替代,AM负责数据切分、资源申请、任务分配和错误恢复。对于其他计算框架,例如Spark,每个任务可能有自己的AM实例。 从不同角度看YARN,我们可以将其理解为: - **单机并行计算角度**:YARN提供了一个抽象层,使得不同的计算框架可以在同一平台上并行运行,类似操作系统中的主线程和子线程机制。 - **操作系统视角**:YARN扮演着类似操作系统的角色,但更专注于资源管理和调度,而不是底层硬件的控制。 YARN的发展趋势主要体现在以下几个方面: - **灵活性和可扩展性**:YARN通过解耦资源管理和应用程序执行,使得系统能够更好地适应不同规模和复杂性的数据处理任务。 - **支持更多计算模型**:除了MapReduce,YARN允许其他计算框架无缝融入Hadoop生态,如Spark的高效内存计算。 - **容器化**:YARN使用容器(Container)作为分配资源的基本单位,提高了资源利用率和隔离性。 - **更好的容错性和可靠性**:通过引入HA(High Availability)机制,YARN能够应对节点故障,保持服务的连续性。 Hadoop 2.0和YARN的出现是对原有MapReduce模式的革新,通过引入通用资源调度和容器化技术,提升了大数据处理的效率和灵活性,为未来的数据处理提供了强大的基础。随着技术的不断演进,YARN将继续推动Hadoop生态系统的发展,支持更广泛的计算需求。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/7044871/bg6.jpg)
剩余28页未读,继续阅读
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
- 粉丝: 0
- 资源: 1
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- Hadoop生态系统与MapReduce详解
- MDS系列三相整流桥模块技术规格与特性
- MFC编程:指针与句柄获取全面解析
- LM06:多模4G高速数据模块,支持GSM至TD-LTE
- 使用Gradle与Nexus构建私有仓库
- JAVA编程规范指南:命名规则与文件样式
- EMC VNX5500 存储系统日常维护指南
- 大数据驱动的互联网用户体验深度管理策略
- 改进型Booth算法:32位浮点阵列乘法器的高速设计与算法比较
- H3CNE网络认证重点知识整理
- Linux环境下MongoDB的详细安装教程
- 压缩文法的等价变换与多余规则删除
- BRMS入门指南:JBOSS安装与基础操作详解
- Win7环境下Android开发环境配置全攻略
- SHT10 C语言程序与LCD1602显示实例及精度校准
- 反垃圾邮件技术:现状与前景
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)