YARN:Hadoop 2.0的集群资源管理器详解
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更新于2024-08-03
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Hadoop-YARN是Apache Hadoop在2.0版本中引入的一个关键组件,它作为下一代分布式计算资源管理器,用于取代原有的JobTracker。YARN全称为Yet Another Resource Negotiator,其主要目标是提高系统的可扩展性和灵活性,支持多种应用程序框架在同一集群上并行运行。
### 一、Hadoop YARN简介
YARN的设计理念是将资源管理与应用程序调度分离,使得系统不再局限于MapReduce,而是能够支持包括但不限于流处理、批处理在内的多种计算模型。它通过Resource Manager(RM)来集中管理和分配整个集群的计算、存储资源,而各个节点上的Node Manager(NM)负责管理本节点的资源以及执行Container任务。
### 二、YARN架构
#### 1. ResourceManager (RM)
Resource Manager是YARN的核心组件,它负责整个集群资源的全局视图和决策。RM接收用户的作业提交请求,并根据作业的需求分配资源。它维护一个资源池,包含可用的计算和存储资源,并负责协调节点之间的资源分配。
#### 2. NodeManager (NM)
Node Manager是运行在每个节点上的进程,它负责管理该节点的资源以及运行在该节点上的Containers。Node Manager定期向RM汇报节点的资源使用情况,并接收来自RM的Container启动和停止指令。
#### 3. ApplicationMaster (AM)
每个作业在YARN上运行时,都会有一个ApplicationMaster实例,它与RM通信,申请所需的资源并监控容器的运行状态。一旦资源分配到位,AM会在适当的Node Manager上启动和管理多个Containers,执行应用程序的逻辑。
#### 4. Container
Container是YARN中的基本执行单元,它是分配给应用程序的最小资源单位,可以被动态调整大小以满足不同任务的资源需求。每个Container有自己的生命周期,可以在不同的Node Manager之间移动,以实现负载均衡和资源利用率最大化。
### 三、YARN工作原理简述
YARN的工作流程主要包括:用户提交作业、作业调度、资源分配和任务执行。首先,用户通过客户端提交作业,作业会包含应用程序的元数据和资源需求。RM分析后,决定如何分配资源并启动相应的ApplicationMaster。AM负责与RM和NM通信,申请资源并管理任务的执行。
### 四、YARN工作原理详述
详细来说,当一个作业提交后,RM会创建一个ApplicationMaster实例,然后根据资源可用性将其分发到合适的Node Manager。AM向RM注册并开始请求资源,一旦资源被分配,便在Node Manager上启动Containers。作业在Container内执行,完成后,AM通知RM,资源被释放,等待下一个作业。
### 五、提交作业到YARN上运行
为了在YARN上运行作业,开发者需要编写一个YARN应用程序接口(YARN Client API)的应用程序,该程序会被封装成一个JAR包,然后提交到YARN的ResourceManager。提交时需要提供作业名称、资源配置请求等信息,YARN会基于这些信息进行调度和执行。
总结来说,Hadoop YARN提供了一个模块化的、可扩展的资源管理平台,使得大规模分布式计算更易于管理和优化,从而支持了多种计算模式在同一个集群上高效协同运行。
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