yarn 架构

最新推荐文章于 2025-07-14 17:59:59 发布
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#yarn

yarn的架构说明：
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Yarn简介与基础架构
lilygg的博客
06-03 1801
一、Yarn简介 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。 二、Yarn基本架构 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）、Applicatio.
Yarn系统架构与原理详解
GitChat
02-23 4690
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，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。 在本场 Chat 中，会讲到如下内容： Yarn的系统架构组成和原理介绍 适合人群： 大数据、Hadoop...
hadoop-Yarn
liu_1221的博客
09-17 516
——尚硅谷课程笔记 Yarn资源调度器 Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，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基本架构 YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。 Yarn工作机制 ...
Yarn架构
weixin_51650252的博客
07-16 2090
HadoopYARN（YetAnotherResourceNegotiator，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。...
深入解析Hadoop YARN架构设计：从原理到实践
zuiyuelong的博客
07-14 1301
当YARN在2012年随Hadoop 2.0问世时，它最初被定位为"MapReduce的资源调度替代方案"。但经过十余年发展，这个曾被戏称为"Yet Another Resource Negotiator"的组件，已经演变为大数据生态系统的中枢神经系统。根据GeeksforGeeks技术社区的分析，YARN通过解耦资源管理与作业调度的创新设计，使得Hadoop从单一的批处理框架转型为支持交互式查询、流处理、图计算等多种工作负载的统一平台。
YARN架构与组件分析
weixin_45422672的博客
05-25 773
例如，在一个混合了批处理、交互式查询和实时流处理的大数据平台中，YARN可以根据不同工作负载的特点，动态分配资源，确保各类应用都能获得足够的计算资源。YARN作为Hadoop的资源管理系统，其架构设计不仅解决了Hadoop 1.0中的可扩展性问题，还为大数据生态系统提供了统一的资源管理平台，推动了大数据技术的创新发展。当RM或AM需要在某个节点上启动任务时，会与该节点的NM通信，NM负责在本地创建和管理容器，确保任务在隔离的环境中运行。AM本身是一个运行在容器中的进程，由RM分配的初始容器启动。
Hadoop—Yarn Architecture YARN架构图文详解
喻师傅的学习笔记
04-19 1922
Yarn Architecture YARN架构图文详解
【YARN】了解 YARN 架构的基础知识
Code · Cloud · Think · Repeat
01-20 2496
现在我已经让您了解了 YARN 的必要性，接下来让我向您介绍 Hadoop 2.0 的核心组件 YARN。 YARN 允许图形处理、交互式处理、流处理以及批处理等不同的数据处理方法来运行和处理存储在 HDFS 中的数据。因此，YARN 将 Hadoop 开放给 MapReduce 之外的其他类型的分布式应用程序。
YARN 架构组件及原理
金州饿霸吃不饱的博客
01-09 715
YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者） 是 Hadoop 2.0 中的资源管理系统，它的基本设计思想是。其中 ResourceManager 负责整个系统的资源管理和分配，而 ApplicationMaster负责单个应用程序的管理。一个全局的资源管理器 ResourceManager 和每个应用程序特有的ApplicationMaster。
Hadoop生态 -- YARN 架构原理与工作机制详解
csdn_tom_168的博客
07-14 1036
Hadoop YARN架构原理与工作机制解析 YARN作为Hadoop 2.0的核心组件，解决了Hadoop 1.0在资源管理和计算框架支持方面的局限。其核心架构包括ResourceManager（全局资源协调）、NodeManager（节点资源管理）、ApplicationMaster（应用专属管理）和Container（资源抽象单元）四大组件，通过解耦资源管理与作业调度，实现了多计算框架支持。 YARN的工作流程分为应用提交、资源申请、任务执行和应用完成四个阶段，采用增量分配和本地性优先等资源调度策略，
yarn架构与讲解
04-25
### YARN架构与详解 #### 一、YARN概述 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目中的一个子项目，旨在为应用程序提供统一的资源管理和调度功能。YARN不仅支持MapReduce框架，还支持其他计算...
Hadoop技术内幕深入解析YARN架构设计与实现原理PDF
01-22
《Hadoop技术内幕深入解析YARN架构设计与实现原理》这本书深入探讨了Hadoop生态系统中的核心组件YARN（Yet Another Resource Negotiator），它是Hadoop 2.x版本中的关键改进，旨在解决早期Hadoop MapReduce的资源...
《Hadoop技术内幕深入解析YARN架构设计与实现原理》.(董西成).[PDF]@ckook
05-10
《Hadoop技术内幕深入解析YARN架构设计与实现原理》这本书由董西成撰写，是了解和掌握YARN（Yet Another Resource Negotiator）的核心参考资料。YARN是Hadoop生态系统中的关键组件，它作为数据处理框架的资源管理器...
董西城-Hadoop技术内幕-深入理解YARN架构设计与实现原理----带完整书签--完整版共394页
11-26
《董西城-Hadoop技术内幕-深入理解YARN架构设计与实现原理》是一部全面解析Hadoop生态系统中YARN（Yet Another Resource Negotiator）核心组件的专业著作。这本书详细介绍了YARN的架构、设计思想以及实现机制，旨在...
Spark基础学习笔记06：搭建Spark On YARN集群
howard2005的专栏
03-01 1860
1. 学会搭建Spark On YARN模式的集群 2. 能够将Spark应用程序提交到集群运行
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
11-25
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
好大夫在线-问诊数据-医生ID：1010632293
最新发布
11-25
医生ID：1010632293的 2023-10-30 至 2025-11-21 的问诊列表数据
基于Python与OpenCV的实时人眼检测与眨眼状态识别系统实现
11-25
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域，并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库，配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持，为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段，除基础Python运行环境外，还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG（方向梯度直方图）特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节： - 面部区域检测：采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位，为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位：基于已识别的人脸区域，运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析：通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态，为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别：通过连续帧序列分析眼睑开合度变化，建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测：设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准，准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构：构建视频流处理管线，通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议，涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理，更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
yarn架构
04-03
### YARN 架构详解及工作原理 #### 1. YARN 的基本概念 YARN 是 Hadoop 集群的资源管理系统，旨在解决 MapReduce 中 JobTracker 存在的单点故障和扩展性问题[^3]。它的核心目标是分离资源管理和作业调度的功能，从而支持多种计算框架（如 Spark、Flink 等），而不仅仅是传统的 MapReduce。 #### 2. YARN 的主要组件 YARN 主要由以下几个关键组件构成： - **ResourceManager (RM)** ResourceManager 是整个 YARN 集群的核心管理模块，负责全局资源的分配和管理工作。它主要包括两个子模块：Scheduler 和 ApplicationsManager。Scheduler 负责将集群资源分配给各个应用程序，而 ApplicationsManager 则负责处理来自客户端的应用程序提交请求并协调 ApplicationMaster 的初始化过程[^4]。 - **NodeManager (NM)** NodeManager 运行在每个节点上，用于监控该节点上的资源使用情况以及任务执行状态。当 RM 向 NM 分配任务时，NM 会启动 Container 来运行具体的任务逻辑。Container 是一种轻量级的资源隔离机制，封装了 CPU、内存等多维资源的信息。 - **ApplicationMaster (AM)** 每个分布式应用都会有一个对应的 ApplicationMaster 实例，其职责类似于传统意义上的 TaskTracker 或者 Worker Role。具体来说，AM 动态申请所需资源并向对应 NM 发送指令以创建容器实例；同时还需要跟踪所有下属任务的状态变化以便及时调整策略或者报告异常事件给上级管理者即 RM。 #### 3. 工作流程概述 以下是基于 YARN 架构的一个典型任务提交与执行流程描述： 1. 用户通过 Client 提交一个新任务到 ResourceManager 上。 2. ResourceManager 接收到此请求后，会先为其分配第一个 Container 并告知某个可用 NodeManager 创建相应的 ApplicationMaster 实体。 3. 成功启动后的 AM 开始向 RM 请求额外所需的 Containers 数量及其规格参数配置文件等内容。 4. 得到批准之后，这些被指派出去的新建 Containers 就会在各自归属地所在位置处开始真正意义上属于业务层面的操作——也就是调用用户定义好的 Mapper/Reducer 函数完成数据加工转换等工作负载[^2]。 此外值得注意的是，在上述过程中还涉及到心跳检测机制用来保持通信链路畅通无阻，并且允许管理员设置超时时限来防止某些长期未响应的服务单元占用宝贵计算能力太久时间。 ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("example").setMaster("yarn") sc = SparkContext(conf=conf) data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4]) result = data.map(lambda x: x * 2).collect() print(result) ``` 以上代码片段展示了如何利用 PySpark 在 YARN 模式下简单操作集合数据的例子。 ---
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