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最新推荐文章于 2024-04-09 22:02:50 发布

原创最新推荐文章于 2024-04-09 22:02:50 发布 · 473 阅读

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YARN作为Hadoop 2.x版本中的关键组件，解决了资源管理和任务调度的问题，实现了资源管理和任务监控调度的分离，支持多种应用如MapReduce和Spark。本文介绍了YARN的架构，包括ResourceManager和ApplicationMaster的角色，以及YARN的资源调度机制，包括FIFO、CapacityScheduler和FairScheduler等调度器。

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YARN 的前世今生：
hadoop1.x版本中最大的问题就是资源问题
对数据的处理和资源调度主要依赖MapReduce完成
只能运行MapReduce程序
JobTracke负责资源管理和程序调度，压力较大
hadoop2.x版本添加yarn
主要负责集群资源管理
YARN概述
YARN 核心思想是将资源管理和任务的监控和调度分离
通用的资源管理系统，可为不同的应用（MapReduce，spark ）

YARN的基本架构核心组件
YARN 的架构是master、slaves的主从架构

YARN架构核心组件-ResourceManager
ResourceManager组成
ResourceScheduler->资源调度器，根据节点的容量、队列情况，为应用程序分配资源
Application Manager->应用程序管理器，负责接受Client端传输的job请求
ResourceManager功能
处理客户端请求
监控NodeManager
启动和监控ApplicationMaster，进行必要的重启
整个系统的资源分配和调度

YARN架构核心组件-ApplicationMaster
ApplicationMaster功能
每个应用程序对应一个ApplicationMaster，负责单个应用程序的管理
负责数据切分
为应用程序向ResourceManager申请资源(Container)，并分配内部任务（MapTask和ReduceTask）
与NodeManager通信来启动/停止任务，Task都是运行在Container中的
负责任务的监控和容错，当某些Task运行出错，进行容错处理

yarn 的工作机制
在这里插入图片描述
YARN的资源调度器
目前Hadoop作业调度器有三种
FIFO：先进先出调度器
Capacity Scheduler：容量调度器
Fair Scheduler：公平调度器
默认的作业调度器可以在yarn-default.xml文件中查看，属性如下
yarn.resourcemanager.scheduler.class
Hadoop版本2.6.0-cdh5.14.2的默认调度器是公平调度器