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[BigData] 好程序员大数据培训实战之YARN资源管理

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叶子老师 发表于 2019-6-17 10:48:38 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
  好程序员大数据培训实战之YARN资源管理,YARN是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
  YARN总体上仍然是master/slave结构,在整个资源管理框架中,resourcemanager为master,nodemanager是slave。Resourcemanager负责对各个nademanger上资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时,需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster,它负责向ResourceManager申请资源,并要求NodeManger启动可以占用一定资源的任务。由于不同的ApplicationMaster被分布到不同的节点上,因此它们之间不会相互影响。
  YARN的基本组成结构,YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等几个组件构成。
  ResourceManager是Master上一个独立运行的进程,负责集群统一的资源管理、调度、分配等等;NodeManager是Slave上一个独立运行的进程,负责上报节点的状态;App Master和Container是运行在Slave上的组件,Container是yarn中分配资源的一个单位,包涵内存、CPU等等资源,yarn以Container为单位分配资源。Client向ResourceManager提交的每一个应用程序都必须有一个Application Master,它经过ResourceManager分配资源后,运行于某一个Slave节点的Container中,具体做事情的Task,同样也运行与某一个Slave节点的Container中。RM,NM,AM乃至普通的Container之间的通信,都是用RPC机制。
  YARN的架构设计使其越来越像是一个云操作系统,数据处理操作系统。
  最后提及YARN的资源管理,我们可以从以下几个方面进行理解:
  1.资源调度和隔离是yarn作为一个资源管理系统,最重要且最基础的两个功能。资源调度由resourcemanager完成,而资源隔离由各个nodemanager实现。
  2.Resourcemanager将某个nodemanager上资源分配给任务(这就是所谓的“资源调度”)后,nodemanager需按照要求为任务提供相应的资源,甚至保证这些资源应具有独占性,为任务运行提供基础和保证,这就是所谓的资源隔离。
  3.当谈及到资源时,我们通常指内存、cpu、io三种资源。Hadoop yarn目前为止仅支持cpu和内存两种资源管理和调度。
  4.内存资源多少决定任务的生死,如果内存不够,任务可能运行失败;相比之下,cpu资源则不同,它只会决定任务的快慢,不会对任务的生死产生影响。
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