【大数据】浅析yarn资源管理任务调度流程

最新推荐文章于 2024-01-08 08:38:33 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39164068/article/details/88428882
Hadoop 2.x的YARN将JobTracker的资源管理与任务调度分离，由ResourceManager和ApplicationMaster协同完成。ResourceManager负责集群资源分配，ApplicationMaster处理应用任务。YARN支持MapReduce、Spark、Flink等多框架接入。流程包括：客户端提交应用到ResourceManager，RM在NM启动AM，AM向RM申请Container，RM分配NM给AM，AM在NM上执行Executor并反馈结果。

hadoop2.x中引入了yarn，它的核心思想就是将MRv1中JobTracker的资源管理和任务调度两个功能分开，分别由ResourceManager和ApplicationMaster进程实现。

ResourceManager：  负责整个集群的资源管理和调度。

ApplicationMaster：负责应用程序相关的事务，比如任务调度、任务监控和容错等。

yarn可以使多个计算框架接入到系统架构中，如MapReduce、Spark、flink等。

yarn资源管理任务调度流程

  • 客户端上提交app
  • 发送请求到ResourceManager
  • ResourceManager收到请求后会随机在集群中的一台NodeManager中启动AppclicationMaster
  • AppclicationMaster启动状态，这时会向RM请求一批Container用于启动Executor
  • RM返回给AM一批可以执行程序的NM节点
  • AM会去对应的NM节点上执行Excutor
  • 执行完成后向客户端发送执行结果
Hadoop-Yarn资源调度流程
伟红-long-term
07-26 464
用户向YARN提交作业(应用程序)，一个应用程序对应一个ApplicationMaster(在Container中)。 ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，Container生命周期由NodeManager管理，NodeManager与ResourceManager保持心跳 ApplicationMaster作出切片清单(文件分块)，向ResourceMana...
YARN的作业提交机制
qq_36770189的博客
08-29 661
Yarn的工作原理见https://blog.youkuaiyun.com/qq_36770189/article/details/100131123 （1）作业提交 第1步：Client调用job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业。 第2步：Client向RM申请一个作业id。 第3步：RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。 第4步：Cli...
YARN——分布式资源调度框架简述
我玩的很开心的博客
07-06 553
hadoop分布式资源调度框架——yarn 一、Yarn基本架构 YARN主要由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 等组件构成。 ResourceManager（RM） ResourceManager是 YARN中的全局资源管理器 ，相当于将集群各个机器可用的资源看做一个整体，然后进行统一管理和分配，它会接收来自各个节点 （NodeManager）的资源回报信息，并将这些信息按照一定的策略分配给应用程序。 Resource
yarn任务调度
LW_ICE
07-05 3544
yarn作为hadoop目前最新的调度工具，在其上面调度作业是非常重要的 Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度（默认只支持内存，如果想进一步调度CPU，需要自己进行一些配置），本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的。yarn对于自己运行时作业的资源分配模式有Capacity Scheduler和Fair Scheduler两种。 在YARN中，资源管理由
yarn的资源调度
weixin_30700099的博客
08-29 238
客户端将它的程序提交给Yarn。 RM会给客户端返回一个jobid以及一个路径。 客户端会将对应的程序信息（jar包、切片信息、序列化文件）提交到对应的路径下。 提交完以后给RM返回一个确认。 RM就会在存放提交信息的那台NodeManager上创建出来一个容器。启动我们的ApplicationMaster。 ApplicationMaster会跟提交的切片信息和程序向...
yarn平台的任务调度和执行过程
weixin_30580341的博客
01-31 141
转载于:https://www.cnblogs.com/wzlbigdata/p/8392129.html
浅析大数据Hadoop之YARN架构
浩天的博客
05-10 462
1.YARN 本质上是资源管理系统。YARN提供了资源管理和资源调度等机制 1.1原 Hadoop MapReduce 框架 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述，读者可参考 Hadoop 官方简介。使用和学习过老 Hadoop 框架（0.20.0 及之前版本）的同仁应该很熟悉如下...
大数据技术浅析：Hadoop核心与应用
Hadoop Common是Hadoop的基础支持库，HDFS提供了高容错性的分布式文件存储，YARN负责集群资源管理和任务调度，而MapReduce是用于大规模数据处理的编程模型。 Hadoop的生态圈组件丰富多样，如Sqoop用于数据导入导出...
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10-17
例如，使用Hadoop的YARN或Kubernetes进行资源调度，确保高效利用集群资源；通过监控工具（如Prometheus、Grafana）实时监控系统性能，及时发现和解决问题。 总的来说，大数据技术在海量监测数据回放的应用中，通过...
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最新发布
weixin_44512041的博客
01-08 1043
YARN 是 Hadoop 生态中的资源管理与调动框架，用于计算资源的管理和分配，历经 MapReduce、Spark、Flink 后仍经久不衰。研究 YARN 的核心设计理念有助于理解其本质，读者在进行分布式资源管理与调度系统的设计可作为参照。
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08-11
yarn调度流程.docx
深入理解 Hadoop （五）YARN核心工作机制浅析
weixin_44512041的博客
01-07 1299
YARN 可以说是 Hadoop 中设计最为复杂的框架了，本章节先从 YARN 的核心工作机制入手，为读者梳理 YARN 的核心设计理念，方便后续章节深入研究 YARN。
YARN资源调度
小城我家
10-16 323
YARN架构 ResourceManager(rm)：处理客户端请求、启动/监控ApplicationMaster、监控NodeManager、资源分配与调度； NodeManager(nm)：单个节点上的资源管理、处理来自ResourceManager的命令、处理来自ApplicationMaster的命令； ApplicationMaster(am)：数据切分、为应用程序申请资源，并分配给内部任务、任务监控与容错。 Container：对任务运行环境的抽象，封装了CPU、内存等多维资源以及环境变量、
分布式资源管理与任务调度框架yarn的运行流程
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1)用户向 YARN 中提交应用程序/作业，其中包括 ApplicationMaster 程序、启动ApplicationMaster 的命令、用户程序等。 2)ResourceManager 为作业分配第一个 Container，并与对应的NodeManager 通信，要求它在这个 Container 中启动该作业的 ApplicationMaster。 3)NodeManager 启动一个 C...
Hadoop -- YARN 资源管理，任务调度
thermal_life的博客
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yarn资源调度流程
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01-02 592
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"Hadoop YARN大数据计算框架及其资源调度机制的研究着重探讨了YARN如何解决Hadoop 1.0版本中MapReduce计算框架的局限性，通过引入通用的资源管理系统来提升集群的扩展性和资源利用率。YARN的核心是资源管理器...
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