Yarn是一个用于大规模分布式计算的资源管理器,主要用于Apache Hadoop生态系统中。它的设计目标是为了提高Hadoop集群的资源利用率,并实现多租户的资源隔离。本文将详细介绍Yarn的系统架构和工作原理,并探讨其在目标跟踪领域的应用。
Yarn系统架构
Yarn的架构由三个核心组件组成:ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster。
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ResourceManager(资源管理器):ResourceManager是Yarn的主要组件,负责整个集群的资源管理和任务调度。它接收来自客户端的应用程序提交请求,并为每个应用程序分配资源。ResourceManager还负责监控集群中的资源使用情况,并对资源进行分配和回收。
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NodeManager(节点管理器):NodeManager是每个节点上的代理,负责管理和监控该节点上的资源。它接收来自ResourceManager的命令,并根据指令启动、监控和终止容器(Container)。容器是Yarn中的基本执行单位,用于运行应用程序的任务。
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ApplicationMaster(应用程序管理器):ApplicationMaster是每个应用程序的主管,负责向ResourceManager申请资源,并与NodeManager协调执行任务。它负责将应用程序的逻辑划分为一系列任务,并监控任务的执行状态。如果任务失败,ApplicationMaster会向ResourceManager申请重新分配资源,并重新启动任务。
Yarn的工作原理
当用户提交一个应用程序时,ResourceManager会为该应用程
本文详细介绍了Yarn的系统架构,包括ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster的职责,以及其工作原理。Yarn在目标跟踪领域的应用前景被探讨,通过示例展示了如何配置资源和任务以实现高效目标跟踪。
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