【Hadoop】- YARN概述[6]

目录

[一、YARN & Reduce](#一、YARN & Reduce)

[二、分布式资源调度 - YARN](#二、分布式资源调度 - YARN)

1、资源调度

2、YARN的资源调度

总结


一、YARN & Reduce

MapReduce是基于YARN运行的,即没有YARN "无法" 运行MapReduce程序。

二、分布式资源调度 - YARN

YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Apache Hadoop生态系统中的一个组件,用于分布式资源调度和作业调度。它是Hadoop的第二代资源管理器,取代了旧版的MapReduce作业调度器。YARN的目标是使Hadoop能够支持更多类型的应用程序,并提供更好的资源管理和作业调度。

1、资源调度

什么是资源调度?我们为什么需要资源调度?

对于资源的利用,有规划、有管理的调度资源使用,是效率最高的方式

2、YARN的资源调度

YARN管控整个集群的资源进行调度,那么应用程序在运行时,就是在YARN的监管(管理)下去运行的。这就像:全部资源都是公司(YARN)的,由公司分配给个人(具体的程序)去使用。

比如,一个具体的MapReduce程序。

假设有一个MapReduce程序,分解了3个Map任务、1个Reduce任务,是如何在YARN的监管下运行的?

向YARN申请使用资源,YARN分配好资源后运行,空闲资源可供其他程序使用

总结

1、YARN是做什么的?

  • YARN是Hadoop的一个组件
  • 用以做集群的资源(内存、CPU等)调度

2、为什么需要资源调度

  • 将资源统一管控进行分配可以提高资源利用率

3、程序如何在YARN内运行

  • 程序向YARN申请所需资源
  • YARN为程序分配所需资源供程序使用

4、MapReduce和YARN的关系

  • YARN用来调度资源给MapReduce分配和管理运行资源
  • 所以,MapReduce需要YARN才能执行
相关推荐
武子康11 小时前
大数据-98 Spark 从 DStream 到 Structured Streaming:Spark 实时计算的演进
大数据·后端·spark
阿里云大数据AI技术11 小时前
2025云栖大会·大数据AI参会攻略请查收!
大数据·人工智能
代码匠心14 小时前
从零开始学Flink:数据源
java·大数据·后端·flink
Lx35216 小时前
复杂MapReduce作业设计:多阶段处理的最佳实践
大数据·hadoop
武子康19 小时前
大数据-100 Spark DStream 转换操作全面总结:map、reduceByKey 到 transform 的实战案例
大数据·后端·spark
expect7g20 小时前
Flink KeySelector
大数据·后端·flink
阿里云大数据AI技术1 天前
StarRocks 助力数禾科技构建实时数仓:从数据孤岛到智能决策
大数据
Lx3522 天前
Hadoop数据处理优化:减少Shuffle阶段的性能损耗
大数据·hadoop
努力的小郑2 天前
从一次分表实践谈起:我们真的需要复杂的分布式ID吗?
分布式·后端·面试
武子康2 天前
大数据-99 Spark Streaming 数据源全面总结:原理、应用 文件流、Socket、RDD队列流
大数据·后端·spark