大数据-Yarn工作机制

YARN监控方法以及核心指标 整理yarn集群的监控方法和核心关键指标 阅读详情

Yarn工作机制

Yarn是资源管理系统,是典型的 Master-Slave 架构

ResourceManager(Master)控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配

(1)处理客户端请求

(2)启动或监控ApplicationMaster

(3)监控NodeManager

(4)资源的分配与调度

NodeManager(Slave)管理一个YARN集群中的每个节点

(1)单个节点上的资源管理

(2)处理来自ResourceManager上的命令

(3)处理来自ApplicationMaster上的命令

在这里插入图片描述

(1)客户端向ResourceManager提交任务,提交到指定的队列和所需要的资源

(2)ResourceManager收到任务提交的请求

(3)ResourceManager根据队列和资源判断NodeManager是否满足要求,启动Container(ApplicationMaster)

(4)ApplicationMaster向ResourceManager注册和申请Container

(5)队列有足够的资源,ResourceManager会根据任务将Container分配给NodeManager

(6)ApplicationMaster通知NodeManager启动Container

(7)NodeManager监控Container的资源使用状况以及是否失败退出等工作

(8)Container向ApplicationMaster汇报进度

(9)ApplicationMaster向ResourceManager注销任务并退出

(10)ResourceManager通知NodeManager杀死对应的Container,任务结束

Hadoop面试题---Yarn的作用以及工作机制 一、Yarn的作用 在大数据生态环境中,yarn主要有两个作用:资源管理和程序调度。 二、Yarn的组成 主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 等组件 构成。 三、Yarn的基础架构 (1)ResourceManager作用: 1)处理客户端请求;2)监控NodeManager,对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度;3)给ApplicationMaster分配空闲的Container运行并监控其运行状态; 阅读详情

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