五、关于YARN

1、什么是YARN?

  为了改善MapReduce的实现,在Hadoop2.X版本中,引入了YARN(Yet Another Resource Negotiator),但它具有足够的通用性,同样可以支持其它的分布式计算模式。YARN提供请求和使用资源的API,但这些API很少用于用户代码,相反,用户代码中使用的是分布式计算框架提供的更高层API,这些API建立在YARN之上并且向用户隐藏了资源管理细节,一些分布式计算框架作为YARN应用运行在集群资源计算层(compute)和集群存储层(storage)上,如下图:


在这里插入图片描述

03-15
<think>嗯,用户想了解YARN在Hadoop生态系统中的配置使用方法。首先,我需要回顾一下YARN的基本概念作用。YARN全称是Yet Another Resource Negotiator,是Hadoop的资源管理框架,负责集群资源的管理作业调度。记得在Hadoop 2.0之后,YARN被引入,将资源管理作业调度从MapReduce中分离出来,这样Hadoop可以支持更多的计算框架,比如Spark、Flink等。 接下来,用户可能想知道YARN的核心组件。根据引用[3],YARN集群有Master/ResourceManagerWorker/NodeManager。ResourceManager负责整个集群的资源分配,而NodeManager管理单个节点上的资源。此外,ApplicationMaster负责具体的应用调度,比如MapReduce作业的每个任务。需要详细解释这些组件的作用交互流程。 然后是关于配置方法。用户可能需要了解如何配置YARN的基本参数,比如内存CPU的设置。例如,yarn-site.xml中的配置项,如yarn.nodemanager.resource.memory-mbyarn.scheduler.maximum-allocation-mb。引用[2]提到了分发Hadoop安装包到各个节点,这可能涉及到集群的部署步骤。需要说明配置文件的修改以及如何同步到各个节点,比如使用scp命令。 使用方面,用户可能想知道如何提交作业到YARN。例如,通过yarn命令提交MapReduce作业,或者查看集群状态。引用[1]中的Maven依赖可能涉及到开发MapReduce应用时的依赖配置,需要解释如何在项目中引入Hadoop相关库。 另外,用户可能对YARN的架构优势感兴趣,比如资源利用率提升、多计算框架支持等。需要结合引用[3]中提到的MasterWorker架构,说明YARN如何实现资源的动态分配高效管理。 最后,生成相关问题时要覆盖配置步骤、核心组件、资源调度流程、常见问题排查等,帮助用户深入理解。同时,确保引用的正确应用,比如在提到ResourceManager时引用[3],配置步骤引用[2][4]。 总结一下,回答的结构应该包括YARN的作用、核心组件、配置方法、使用示例以及优势,最后附上相关问题。需要保持语言清晰,步骤详细,并正确引用参考资料中的内容。</think>### YARN在Hadoop生态系统中的作用与配置方法 #### 一、YARN的核心作用 YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop生态系统的资源管理作业调度框架,主要功能包括: 1. **资源统一管理**:通过全局的ResourceManager(RM)每个节点的NodeManager(NM)协调集群资源(CPU、内存等)[^3]。 2. **多框架支持**:解耦资源管理与计算框架,允许MapReduce、Spark、Flink等多种计算引擎共享集群资源[^1]。 3. **动态调度**:根据应用需求动态分配资源,提升集群利用率,例如通过容器(Container)封装资源单元[^3]。 #### 二、YARN核心组件 | 组件 | 功能描述 | |---------------------|--------------------------------------------------------------------------| | ResourceManager (RM) | 全局资源调度器,处理客户端求,监控NodeManager状态 | | NodeManager (NM) | 单节点资源代理,管理容器生命周期并向RM汇报资源状态 | | ApplicationMaster (AM)| 每个应用独有,负责向RM申资源并与NM协作执行任务(如MapReduce作业) | #### 三、YARN配置方法 1. **基础配置**(修改`yarn-site.xml`): ```xml <!-- 指定ResourceManager主机 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>node1</value> </property> <!-- NodeManager可用内存(单位MB) --> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>8192</value> </property> <!-- 容器最大内存限制 --> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>4096</value> </property> ``` 引用[4]中提到NameNode存储路径配置,类似地,YARN日志路径可通过`yarn.nodemanager.log-dirs`定义。 2. **集群部署步骤**: - 将配置同步到所有节点(使用`scp`命令)[^2] - 启动服务: ```bash $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh # 启动YARN ``` #### 四、YARN使用示例 1. **提交MapReduce作业**: ```bash hadoop jar example.jar com.ExampleJob \ -Dmapreduce.job.queuename=default \ input_path output_path ``` 监控作业状态: ```bash yarn application -list # 列出所有作业 yarn logs -applicationId <appId># 查看日志 ``` 2. **资源求流程**: ``` 客户端 → RM提交应用 → RM分配AM容器 → AM向RM申任务容器 → NM启动容器 ``` #### YARN的优势场景 - **混合负载**:支持同时运行批处理(MapReduce实时计算(Spark Streaming) - **弹性扩展**:通过容器化实现细粒度资源分配 - **故障隔离**:单个应用失败不会影响整个集群[^3]
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