Linux環境下Hadoop如何進行資源管理

在Linux環境下，Hadoop通過YARN（Yet Another Resource Negotiator）進行資源管理。YARN是Hadoop 2.x版本引入的資源管理層，負責集群資源的分配和任務調度。以下是YARN進行資源管理的主要組件和流程：

主要組件

1. ResourceManager (RM)

   • 負責整個集群資源的管理和分配。
   • 維護集群的全局資源狀態和應用程序的狀態。
   • 接收來自客戶端的作業提交請求，并協調資源分配。

2. NodeManager (NM)

   • 運行在每個節點上，負責管理單個節點上的資源。
   • 向ResourceManager報告節點的資源使用情況和健康狀態。
   • 負責容器的生命周期管理，包括創建、監控和銷毀容器。

3. ApplicationMaster (AM)

   • 每個應用程序都有一個ApplicationMaster。
   • 負責與ResourceManager協商資源，并監控應用程序的執行。
   • 協調任務在容器中的執行，并處理任務失敗的情況。

資源管理流程

1. 作業提交

   • 用戶通過客戶端提交作業到ResourceManager。
   • ResourceManager將作業分配給一個ApplicationMaster。

2. 資源協商

   • ApplicationMaster向ResourceManager請求所需的資源（如內存、CPU等）。
   • ResourceManager根據當前集群的資源狀況和策略，決定是否批準請求，并返回可用的資源信息。

3. 容器分配

   • ResourceManager將資源分配給ApplicationMaster指定的NodeManager。
   • NodeManager在本地創建容器，并啟動ApplicationMaster。

4. 任務調度

   • ApplicationMaster根據作業的需求，將任務分配給各個容器執行。
   • NodeManager負責在容器中啟動任務，并監控任務的執行狀態。

5. 資源釋放

   • 任務完成后，ApplicationMaster通知ResourceManager釋放相關資源。
   • ResourceManager更新集群資源狀態，并可能將資源重新分配給其他應用程序。

配置示例

以下是一些常見的YARN配置參數，可以在yarn-site.xml文件中進行設置：

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>rm-hostname</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>8192</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
    <value>4</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
    <value>1024</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>8192</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name>
    <value>1</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
    <value>4</value>
</property>

監控和管理

• ResourceManager Web UI：可以通過瀏覽器訪問ResourceManager的Web界面，查看集群資源使用情況、應用程序狀態等信息。
• NodeManager Web UI：同樣可以通過瀏覽器訪問NodeManager的Web界面，查看節點資源使用情況和容器狀態。
• 命令行工具：使用yarn命令行工具可以進行作業提交、監控和管理。

通過以上組件和流程，YARN能夠在Linux環境下有效地進行資源管理，確保Hadoop集群的高效運行。