您的位置:首页 > 科技 > IT业 > Hadoop中的YARN组件

Hadoop中的YARN组件

2024/10/14 3:28:54 来源:https://blog.csdn.net/weixin_46356409/article/details/140464912  浏览:    关键词:Hadoop中的YARN组件

文章目录

      • YARN 的主要功能
      • YARN 的架构
      • YARN 的工作流程
      • YARN 的优势
      • 总结

YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 生态系统中的一个关键组件,负责资源管理和作业调度。它是 Hadoop 2.x 及更高版本中的核心模块,旨在提高集群的资源利用率和作业调度效率。以下是 YARN 的详细介绍及其主要功能:

YARN 的主要功能

  1. 资源管理:

    • 资源分配: YARN 负责管理集群中的所有计算资源(如 CPU、内存等),并将这些资源分配给不同的应用程序。
    • 资源隔离: 通过容器(Container)机制,YARN 确保不同应用程序之间的资源隔离,防止资源争用和冲突。
  2. 作业调度:

    • 作业提交: 用户可以通过 YARN 提交各种类型的作业(如 MapReduce、Spark、Flink 等)。
    • 任务调度: YARN 调度器根据资源可用性和作业优先级,将任务分配到合适的节点上执行。
  3. 容错管理:

    • 任务重试: 如果某个任务失败,YARN 可以自动重试该任务,确保作业的可靠性。
    • 节点故障处理: YARN 可以检测到节点故障,并重新分配受影响的任务到其他健康节点上。

YARN 的架构

YARN 的架构主要由以下几个组件组成:

  1. ResourceManager(资源管理器):

    • 作用: ResourceManager 是 YARN 的核心组件,负责全局资源管理和作业调度。
    • 子组件:
      • Scheduler(调度器): 负责资源分配和任务调度。
      • ApplicationManager(应用管理器): 负责管理应用程序的生命周期。
  2. NodeManager(节点管理器):

    • 作用: NodeManager 运行在集群中的每个节点上,负责管理该节点上的资源和任务执行。
    • 功能: 监控容器的资源使用情况,报告资源状态,启动和停止容器。
  3. ApplicationMaster(应用主控):

    • 作用: ApplicationMaster 是每个应用程序的专用管理器,负责应用程序的具体任务调度和执行。
    • 功能: 与 ResourceManager 协商资源,向 NodeManager 请求启动容器,监控任务执行。

YARN 的工作流程

  1. 作业提交:

    • 用户通过客户端提交作业到 ResourceManager。
    • ResourceManager 为作业分配一个 ApplicationMaster。
  2. 资源协商:

    • ApplicationMaster 向 ResourceManager 请求资源。
    • ResourceManager 根据资源可用性和调度策略,分配资源给 ApplicationMaster。
  3. 任务执行:

    • ApplicationMaster 向 NodeManager 请求启动容器。
    • NodeManager 启动容器并执行任务。
  4. 任务监控:

    • ApplicationMaster 监控任务执行状态,并向 ResourceManager 报告进度。
    • 如果任务失败,ApplicationMaster 可以请求重新执行任务。
  5. 作业完成:

    • 当所有任务完成后,ApplicationMaster 向 ResourceManager 报告作业完成。
    • ResourceManager 释放资源,作业结束。

YARN 的优势

  • 资源利用率高: YARN 提供了细粒度的资源管理和调度,提高了集群的资源利用率。
  • 扩展性强: YARN 支持多种类型的应用程序(如 MapReduce、Spark、Flink 等),具有良好的扩展性。
  • 容错性好: YARN 提供了任务重试和节点故障处理机制,确保作业的可靠性。

总结

YARN 是 Hadoop 生态系统中的资源管理和作业调度框架,负责管理集群中的计算资源,并将这些资源分配给不同的应用程序。通过 YARN,用户可以高效地提交和管理各种类型的作业,提高集群的资源利用率和作业调度效率。

版权声明:

本网仅为发布的内容提供存储空间,不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源:XXX网络”的作品,均转载自其它媒体,著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

我们尊重并感谢每一位作者,均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题,请及时与我们联系,联系邮箱:809451989@qq.com,投稿邮箱:809451989@qq.com