YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的一个关键组件，用于资源调度和管理。它的主要目标是提供一个可扩展的、高效的集群资源管理框架，以支持大规模数据处理应用程序。 YARN的核心思想是将集群资源（如内存、CPU等）划分为多个容器，并将这些容器分配给不同的应用程序。YARN由两个主要组件组成：资源管理器（ResourceManager）和应用程序管理器（ApplicationMaster）。 资源管理器是整个集群的主要调度器，负责接收应用程序的资源请求，并将资源分配给不同的应用程序。它还监控集群中的资源使用情况，并根据需要进行动态调整。 应用程序管理器是每个应用程序的主管，负责与资源管理器进行通信，以获取所需的资源，并监控应用程序的执行状态。每个应用程序都有一个独立的应用程序管理器。 YARN还提供了一个应用程序容器（Container）的概念，它是一个封装了执行应用程序所需资源的虚拟环境。每个应用程序可以请求多个容器，以便并行执行任务。 通过YARN，用户可以在集群上运行各种类型的应用程序，包括MapReduce、Spark、Hive等。YARN提供了灵活的资源管理和调度机制，使得集群资源可以更加高效地利用，从而提高了整个集群的性能和可靠性。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个核心组件，用于集群资源的管理和作业调度。YARN的主要组件包括：
ResourceManager（资源管理器）：负责整个集群的资源管理和作业调度。它接收客户端提交的作业请求，并将资源分配给各个应用程序的ApplicationMaster。NodeManager（节点管理器）：在每个集群节点上运行，负责管理该节点上的资源。它接收来自ResourceManager的指令，启动/停止容器，并监控容器的运行状态。ApplicationMaster（应用程序管理器）：每个应用程序都有一个对应的ApplicationMaster，负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager通信以启动/停止任务。它还负责监控任务的执行状态，并向ResourceManager报告作业的进度。Container（容器）：是YARN中的基本执行单元，用于封装应用程序的任务。每个容器由NodeManager启动和管理，具有一定的资源配额（如内存、CPU等）。ResourceScheduler（资源调度器）：负责根据集群资源的可用情况，为不同应用程序分配资源。它根据预定义的调度策略来决定如何分配资源，并确保各个应用程序之间的公平性和优先级。Application Timeline Server（应用时间轴服务器）：用于收集和存储应用程序的执行历史和统计信息，以便进行监控和分析。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的一个关键组件，主要用于集群资源的管理和作业调度。其主要作用如下：集群资源管理：YARN负责管理整个Hadoop集群的资源，包括内存、CPU等。它将整个集群划分为多个容器（Container），每个容器都有一定的资源配额，用于运行应用程序。作业调度：YARN通过调度器（Scheduler）来决定哪些应用程序可以在集群中运行，并为它们分配合适的资源。调度器可以根据不同的调度策略，如容量调度、公平调度等，来满足不同应用程序的需求。容错性：YARN具有高可用性和容错性，当某个节点或任务失败时，它可以自动重新分配任务到其他可用节点上，保证应用程序的正常运行。多框架支持：YARN支持多种计算框架，如MapReduce、Spark、Hive等。这意味着不同类型的应用程序可以在同一个集群上运行，提高了资源利用率和集群的灵活性。扩展性：YARN的设计理念是可扩展的，可以根据需要增加或减少集群的规模，以适应不同规模和负载的需求。
精彩链接
您阅读本篇文章共花了：
发表评论