技术标签: 云计算/大数据 # Yarn Hadoop Yarn
本篇博客,博主为大家分享的内容是关于一个在Hadoop中非常重要的组件——Yarn。到底有多重要呢?请看下面详解!
码字不易,先赞后看!
Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统和调度平台,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。
可以把yarn理解为相当于一个分布式的操作系统平台,而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序,Yarn为这些程序提供运算所需的资源
(内存
、cpu
)。
大家需要清楚以下几点:
YARN是一个资源管理、任务调度的框架,主要包含三大模块:ResourceManager(RM)、NodeManager(NM)、ApplicationMaster(AM)。
其中:
ResourceManager负责所有资源的监控、分配和管理,一个集群只有一个;
NodeManager负责每一个节点的维护,一个集群有多个。
ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调,一个集群有多个;
对于所有的applications,RM拥有绝对的控制权和对资源的分配权。而每个AM则会和RM协商资源,同时和NodeManager通信来执行和监控task。
从上面介绍的内容来看,大家对于Yarn组件应该有了一定的认知,接下来,我们对其进行详细介绍!
NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器,它是管理这台机器的代理,负责该节点程序的运行,以及该节点资源的管理和监控。YARN集群每个节点都运行一个NodeManager。
NodeManager定时向ResourceManager汇报本节点资源(CPU、内存)的使用情况和Container的运行状态。当ResourceManager宕机时NodeManager自动连接RM备用节点。
NodeManager接收并处理来自ApplicationMaster的Container启动、停止等各种请求。
用户提交的每个应用程序均包含一个ApplicationMaster,它可以运行在ResourceManager以外的机器上。
负责与RM调度器协商以获取资源(用Container表示)。
将得到的任务进一步分配给内部的任务(资源的二次分配)。
与NM通信以启动/停止任务。
监控所有任务运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。
当前YARN自带了两个ApplicationMaster实现,一个是用于演示AM编写方法的实例程序DistributedShell,它可以申请一定数目的Container以并行运行一个Shell命令或者Shell脚本;另一个是运行MapReduce应用程序的AM—MRAppMaster。
注意:RM只负责监控AM,并在AM运行失败时候启动它。RM不负责AM内部任务的容错,任务的容错由AM完成。
好了,本次的内容分享就到这里,下一篇博客将为大家介绍Yarn的运行流程,敬请期待!!!
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