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编程问答

Hadoop 06_MapReduce2.0(YARN)

發(fā)布時間:2024/2/28 编程问答 58 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Hadoop 06_MapReduce2.0(YARN) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

Hadoop ?YARN (MRv2)

?

MapReduce2.0

?

MRv2:On YARN

YARN:解耦資源與計算

ResourceManager

-主,核心

-集群節(jié)點資源管理

NodeManager

-與RM匯報資源

-管理Container生命周期

-計算框架中的角色都以Container表示

Container:【節(jié)點NM,CPU,MEM,I/O大小,啟動命令】

-默認(rèn)NodeManager啟動線程監(jiān)控Container大小,超出申請資源額度,kill

-支持Linux內(nèi)核的Cgroup

MR :

MR-ApplicationMaster-Container

-作業(yè)為單位,避免單點故障,負(fù)載到不同的節(jié)點

-創(chuàng)建Task需要和RM申請資源(Container ?/MR 1024MB)

Task-Container

Client:

-RM-Client:請求資源創(chuàng)建AM

-AM-Client:與AM交互

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YARN

?

YARN:Yet Another Resource Negotiator;

Hadoop 2.0新引入的資源管理系統(tǒng),直接從MRv1演化而來的;

-核心思想:將MRv1中JobTracker的資源管理和任務(wù)調(diào)度兩個功能分開,分別由ResourceManager和ApplicationMaster進(jìn)程實現(xiàn)

-ResourceManager:負(fù)責(zé)整個集群的資源管理和調(diào)度

-ApplicationMaster:負(fù)責(zé)應(yīng)用程序相關(guān)的事務(wù),比如任務(wù)調(diào)度、任務(wù)監(jiān)控和容錯等

YARN的引入,使得多個計算框架可運(yùn)行在一個集群中

-每個應(yīng)用程序?qū)?yīng)一個ApplicationMaster

-目前多個計算框架可以運(yùn)行在YARN上,比如MapReduce、Spark、Storm等

【補(bǔ)充】JobTracker涉及的功能包括作業(yè)管理、狀態(tài)監(jiān)控、任務(wù)調(diào)度器等,
JobTracker主要包含的2個功能:資源管理和作業(yè)控制。

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?

MapReduce ?On ?YARN

?

MapReduce On YARN:MRv2

將MapReduce作業(yè)直接運(yùn)行在YARN上,而不是由JobTracker和TaskTracker構(gòu)建的MRv1系統(tǒng)中

基本功能模塊

-YARN:負(fù)責(zé)資源管理和調(diào)度

-MRAppMaster:負(fù)責(zé)任務(wù)切分、任務(wù)調(diào)度、任務(wù)監(jiān)控和容錯等

-MapTask/ReduceTask:任務(wù)驅(qū)動引擎,與MRv1一致

每個MapRaduce作業(yè)對應(yīng)一個MRAppMaster

-MRAppMaster任務(wù)調(diào)度

-YARN將資源分配給MRAppMaster

-MRAppMaster進(jìn)一步將資源分配給內(nèi)部的任務(wù)

MRAppMaster容錯

-失敗后,由YARN重新啟動

-任務(wù)失敗后,MRAppMaster重新申請資源

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Hadoop 06_MapReduce2.0(YARN)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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