Yarn 集群的架构和工作原理

Yarn 的基本设计思想是将 MapReduce V1 中的 JobTracker 拆分为两个独立的服务:ResourceManager 和 ApplicationMaster。

ResourceManager 负责整个系统的资源管理和分配,ApplicationMaster 负责单个应用程序的管理。

  1. ResourceManager

    RM 是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配,它主要由两个部分组成:调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Application Manager)。

    调度器:根据容量、队列等限制条件,将系统中的资源分配给正在运行的应用程序,在保证容量、公平性和服务等级的前提下,优化集群资源利用率,让所有的资源都被充分利用;

    应用程序管理器:负责管理整个系统中的所有的应用程序,包括应用程序的提交、与调度器协商资源以启动 ApplicationMaster、监控 ApplicationMaster 运行状态并在失败时重启它。

  2. ApplicationMaster

    用户提交的一个应用程序会对应于一个 ApplicationMaster,它的主要功能有:

    • 与 RM调度器协商以获得资源,资源以 Container 表示。
    • 将得到的任务进一步分配给内部的任务。
    • 与 NN (NameNode)通信以启动/停止任务。
    • 监控所有的内部任务状态,并在任务运行失败的时候重新为任务申请资源以重启任务。
  3. NodeManager

    NodeManager 是每个节点上的资源和任务管理器,

    一方面,它会定期地向 RM 汇报本节点上的资源使用情况和各个 Container 的运行状态;

    另一方面,它接收并处理来自 AM 的 Container 启动和停止请求。

  4. Container

    Container 是 Yarn 中的资源抽象,封装了各种资源。

    一个应用程序会分配一个 Container,这个应用程序只能使用这个 Container 中描述的资源。

    不同于 MapReduce V1 中槽位 slot 的资源封装,Container 是一个动态资源的划分单位,更能充分利用资源。


我们下期见,拜拜!

相关推荐
蒋星熠3 小时前
实证分析:数据驱动决策的技术实践指南
大数据·python·数据挖掘·数据分析·需求分析
搞科研的小刘选手5 小时前
【同济大学主办】第十一届能源资源与环境工程研究进展国际学术会议(ICAESEE 2025)
大数据·人工智能·能源·材质·材料工程·地理信息
七号练习生.c6 小时前
Git常用命令速查
大数据·git
程序员卷卷狗6 小时前
MySQL 高可用方案:主从 + MHA + ProxySQL + PXC 的实战应用与架构思考
数据库·mysql·架构
Alex艾力的IT数字空间7 小时前
设计既保持高性能又兼顾可移植性的跨平台数据结构
数据结构·分布式·算法·微服务·中间件·架构·动态规划
谅望者7 小时前
数据分析笔记14:Python文件操作
大数据·数据库·笔记·python·数据挖掘·数据分析
YisquareTech8 小时前
如何实现智能补货?EDI与ERP集成打造零售库存的“自动闭环”
大数据·人工智能·零售·伊士格科技·erp集成
观远数据8 小时前
数据驱动零售新生态:观远BI打造终端经营“透视镜”
大数据·人工智能·信息可视化·数据分析·零售
i***68328 小时前
PostgreSQL 中进行数据导入和导出
大数据·数据库·postgresql
液态不合群8 小时前
DDD驱动低代码开发:从业务流程到领域模型的全链路设计
前端·低代码·架构·ddd