分布式程序中YARN中的角色

YARN架构下的MR,Spark,Flink任务管理与进程分解
最新推荐文章于 2024-12-25 21:02:57 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-25 21:02:57 发布 · 546 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#大数据

本文介绍了在YARN资源管理框架下，HadoopMapReduce(MR),ApacheSpark和ApacheFlink中的关键组件，如ResourceManager、NodeManager以及各自的主管和任务进程，如MR的MrApplicationMaster和YarnChild，Spark的Driver和Executor，以及Flink的JobManager和TaskManager如何运行MapTask,ReduceTask等任务。

YARN

ResuourceManager和NodeManager

MR程序中

主管进程：MrApplicationMaster

任务进程：YarnChild

YarnChild 运行 MapTask和 ReduceTask

Spark程序中

主管进程：Driver

任务进程：Executor

Executor运行 shuffleMapTask 和 resultTask

Flink程序中

主管进程：JobManager

任务进程：TaskManager

TaskManager运行 SourceTask、SinkTask、OpreatorTask

分布式资源调度—YARN框架
sanmi8276的博客
02-12 905
原文作者：子墨言良 原文地址：YARN的架构及原理 目录 一、YARN产生背景 二、什么是YARN 三、YARN的基本架构 四、YARN的原理 五、MapReduce on YARN 六、YARN HA（高可用） 一、YARN产生背景 MapReduce本身存在着一些问题： JobTracker单点故障问题：如果Hadoop集群的JobTracker挂掉，则整个分布式集群都不能使用了。 JobTracker承受的访问压力大，影响系统的扩展性。 不支持MapReduce之外的计..
大数据介绍 Hadoop 伪分布式 完全分布式 HDFS MapReduce yarn zookeeper
嘭嘭啊啊啊的博客
08-10 1139
大数据 数据：字母 数字 声音 影像等都是数据 数据没有任何含义，仅代表一个符号。数据是信息的载体。 信息：数据经过解释加工之后，赋予一定的含义。 信息量：消除人们对不确定因素的大小 大： 1 数据量大 基于非常非常大量的数据，甚至是海量数据才能给我们带来一定的价值。 价值是从这些数据中挖掘出来的。 2.大数据的技术 在海量数据的基础上，必须产生能处理这么大数据量的技术。 大数据： 大数据（big data），是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强
YARN集群角色
Slicke_赫的博客
03-26 1010
ResourceManager YARN集群中的主节点, 可以部署多个, 一般部署两个 作用 接收客户端提交的任务请求 在NodeManager上为每一个任务启动对应的ApplicationMaster程序 负责资源的调度工作 负责整个集群的管理 在ResourceManager中所管理的内存以及CPU, 是所有NodeManager的总和 NodeManager YARN集群中从节点, 可以部署多个, 一般部署的数量和DataNode节点数相同 作用 负责任务的执
Yarn系列一——yarn中角色说明
u011067684的专栏
01-02 4437
Yarn有两个核心长时间运行的守护程序：ResourceManager、NodeManager： ResourceManager，主要负责全局的资源管理，整个集群只有一个，主要有ApplicationManager和scheduler两个主要的组件： ApplicationManager 主要负责管理已经提交的程序，在程序提交之后，ApplicationManager首先会检查集群...
[hadoop] yarn的组成架构及其各角色的作用
朱同学的博客
09-25 2365
yarn工作机制详细步骤及流程图: https://blog.youkuaiyun.com/a755199443/article/details/101381503 yarn是hadoop2.0后推出的资源调度框架,它由以下部分组成: 1）ResourceManager（RM） （1）处理客户端请求 （2）监控NodeManager （3）启动或监控ApplicationMaster （4）资源的分配与调度 ...
yarn和kafka在整个hadoop中是一个怎样的角色？
江湖行骗老中医
03-15 2098
问题： 1、yarn和kafka在整个hadoop集群中是一个怎么的角色，对于整个集群来说起到一个什么作用？ 2、知道yarn是作为资源分配的 它是怎么分配给hdfs资源的？ 3、yarn、kafka和zookeeper之间有什么最用关系？是yarn和kafka受zookeeper控制吗？ 4、kafka和hdfs有什么作用关系？ 5、老师有一个整个集群的工作流程图吗 ，各个部件的作用关系的思维...
Hadoop2.0的yarn 的基本的介绍
红豆和绿豆的博客
01-19 654
YARN (MRv2) 简介 为了实现一个 Hadoop 集群的集群共享、可伸缩性和可靠性。设计人员采用了一种分层的集群框架方法。具体来讲，特定于 MapReduce 的功能已替换为一组新的守护程序，将该框架向新的处理模型开放。 图 2. YARN 的新架构回想一下，由于限制了扩展以及网络开销所导致的某些故障模式，MRv1 JobTracker 和 TaskTracker 方法曾是
分布式资源管理与任务调度框架Yarn
chxlloli的博客
02-11 420
一，Yarn简介 1、Yarn是什么 Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者） 一种新的Hadoop资源管理器，一个通用资源管理系统 为上层提供统一的资源管理与任务调度及监控，提高了集群管理效率、资源使用率、数据共享效率 2、产生背景 在Hadoop1.x中MapReduce是Master/Slave结构，在集群中的表现形式为：1个JobTracker带多个TaskTracker，我们称之为MRv1。 Master
在两个虚拟机中分布式安装支持YARN的Hadoop程序开发环境 学会PI程序和WordCount程序以测试所安装的环境，步骤描述要清晰，结尾要写心得总结
最新发布
06-03
好的，用户需要了解在两个虚拟机中分布式安装支持YARN的Hadoop环境，并通过PI和WordCount程序测试。首先，我得回顾之前的引用内容，看看有哪些信息可以利用。比如引用[3]提到需要三个虚拟机，但用户现在只有两个，...
Hadoop——分布式资源管理框架YARN总结
阿楠的博客
04-09 1643
分布式资源管理框架YARN 1. YARN概述   YARN是“Yet Another Resource Negotiator”的简称。   在进一步了解 YARN 框架之前我们需要知道，相比较而言，MapReduce 则是 YARN 的一个特例。 YARN 则是 MapReduce 的一个更加通用和高级的框架形式，并在其上增加了更多的功能。例如通过加载分布式执行脚本可以在集群节点上执行独立的脚本...
【Hadoop】- YARN架构[7]
weixin_63106307的博客
04-21 1245
Yarn架构是一个用于管理和调度Hadoop集群资源的系统。它是Hadoop生态系统的一部分，主要用于解决Hadoop中的资源管理问题。通过使用Yarn架构，Hadoop集群中的不同应用程序可以共享集群资源，并根据需要动态分配和回收资源。这种灵活的资源管理能力可以提高集群的利用率和性能。
YARN架构设计
11号车厢
07-12 537
文章目录1、YARN相关角色说明2、MR on YARN流程详解 1、YARN相关角色说明 YARN是 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。 YARN主要包括几种角色： ResourceManager(RM)：主要接收客户端任务请求，接收和监控NodeManager(NM)的资源...
复习打卡大数据篇——Hadoop YARN
2402_85573962的博客
12-25 1102
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理和调度平台，旨在为上层应用提供统一的资源管理。它的引入大大提升了集群在利用率、资源管理和数据共享等方面的效率。可以将YARN视为一个分布式操作系统平台，而MapReduce等计算程序则类似于运行在操作系统上的应用，YARN为这些程序提供所需的计算资源。
2024.1.3 Spark架构角色和提交任务流程
白白的wj的博客
01-03 1498
Cluster Manager：集群管理器是负责管理整个Spark集群的组件，它可以是Standalone模式下的Spark自带的集群管理器，也可以是其他第三方集群管理器，如YARN或Mesos。TaskScheduler：维护所有TaskSet，分发Task给各个节点的Executor（根据数据本地化策略分发Task），监控task的运行状态，负责重试失败的task；Master：主节点是Spark集群的管理节点，负责分配任务给各个执行器，并监控它们的状态。RDD可以在内存中缓存，并支持容错和恢复。
Hadoop三大组件之Yarn
不忘初欣丶的博客
03-30 860
Hadoop三大组件之yarn资源调度
Hadoop初级之Yarn机制
weixin_30363981的博客
07-29 214
大数据技术之Yarn 五 Yarn 5.1 Yarn概述 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 5.2 Yarn的重要概念 1）Yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制 2）Yarn只提供运算资源的调度（用户程序向Yarn申请资源，Yarn就负责分配资源） 3）...
hadoop-yarn 概述
weixin_44387652的博客
02-26 1009
hadoop-yarn 概述1、YARN 概述2、原 MapReduce1.x 框架的不足3、新版 YARN 架构的优点4、YARN 的重要概念4.1、ResourceManager4.2、NodeManager4.3、MRAppMaster4.4、Container4.5、ASM4.6、Scheduler5、YARN 架构及各角色职责6、YARN 作业执行流程 1、YARN 概述 YARN（Yet Another Resource Negotiator）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
YARN的架构、各角色职责、YARN的优点、资源管理、内存管理、CPU管理
lv_hulk的博客
02-17 4413
YARN的架构 YARN： YARN的最基本思想是将JobTracker的两个主要职责：资源管理和Job调度管理分别交给两个角色负责。一个是全局的ResourceManager，一个是每个应用一个的ApplicationMaster。ResourceManager以及每个节点一个的NodeManager构成了新的通用系统，实现以分布式方式管理应用。 YARN的架构图 各角色职责： Resouce...
YARN的主要组件及功能简介
热门推荐
kopshome的专栏
03-07 1万+
--总体概述      --yarn总体上是Master/slaves结构,整个架构中,resourcemanager(RM)是主节点,nodemanager(NM)是从节点,RM对NM上的资源进行统一管理和调度;当用户提交一个应用程序后,需要提供一个跟踪,管理这个程序的applicationMaster(AM),AM负责像RM申请资源,并要求NM启动可以占用一定资源的任务,不停的AM分配到不同
Hadoop YARN：分布式资源调度与优化
总结来说，YARN通过分离资源管理和作业调度，解决了MapReduce 1.x中的主要问题，实现了更高效、可扩展和多框架支持的分布式资源调度。这一创新设计为大数据处理领域带来了显著的进步，促进了各种计算框架在Hadoop...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值