溫馨提示×

溫馨提示×

您好,登錄后才能下訂單哦!

密碼登錄×
登錄注冊×
其他方式登錄
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》

Yarn實現原理和管理是怎樣的

發布時間:2021-11-15 17:41:35 來源:億速云 閱讀:302 作者:柒染 欄目:云計算

Yarn實現原理和管理是怎樣的

引言

Yarn(Yet Another Resource Negotiator)是Apache Hadoop生態系統中的一個資源管理框架,主要用于管理和調度集群中的資源。Yarn的出現解決了Hadoop 1.x中JobTracker的單點故障和擴展性問題,使得Hadoop能夠更好地支持多用戶、多任務的環境。本文將深入探討Yarn的實現原理和管理方式,幫助讀者更好地理解和使用Yarn。

Yarn的架構

Yarn的架構主要由以下幾個組件組成:

  1. ResourceManager(RM):負責整個集群的資源管理和調度。它有兩個主要組件:

    • Scheduler:負責分配資源給各個應用程序,但不負責監控或跟蹤應用程序的狀態。
    • ApplicationsManager:負責接收應用程序的提交請求,為應用程序分配第一個容器(Container)以啟動ApplicationMaster,并在應用程序失敗時重新啟動ApplicationMaster。
  2. NodeManager(NM):運行在集群中的每個節點上,負責管理單個節點的資源。它負責啟動和監控容器,并向ResourceManager報告資源使用情況。

  3. ApplicationMaster(AM):每個應用程序都有一個ApplicationMaster,負責與ResourceManager協商資源,并與NodeManager合作執行和監控任務。

  4. Container:Yarn中的資源抽象,表示一定數量的CPU、內存等資源。應用程序的任務在容器中運行。

Yarn的工作流程

Yarn的工作流程可以分為以下幾個步驟:

  1. 應用程序提交:用戶提交應用程序到ResourceManager。
  2. ApplicationMaster啟動:ResourceManager為應用程序分配一個容器,并啟動ApplicationMaster。
  3. 資源請求:ApplicationMaster向ResourceManager請求資源。
  4. 資源分配:ResourceManager根據調度策略分配資源給ApplicationMaster。
  5. 任務執行:ApplicationMaster與NodeManager合作,在分配的容器中啟動任務。
  6. 任務監控:ApplicationMaster監控任務的執行情況,并在任務失敗時重新啟動任務。
  7. 應用程序完成:應用程序完成后,ApplicationMaster向ResourceManager注銷,并釋放資源。

Yarn的調度器

Yarn提供了多種調度器,以滿足不同的調度需求。常見的調度器包括:

  1. FIFO Scheduler:先進先出調度器,按照提交順序依次執行應用程序。
  2. Capacity Scheduler:容量調度器,將集群資源劃分為多個隊列,每個隊列可以配置一定的資源容量。
  3. Fair Scheduler:公平調度器,動態調整資源分配,使得所有應用程序能夠公平地共享資源。

Capacity Scheduler

Capacity Scheduler是Yarn中最常用的調度器之一。它將集群資源劃分為多個隊列,每個隊列可以配置一定的資源容量。Capacity Scheduler的主要特點包括:

  • 隊列層次結構:支持多級隊列,可以靈活地組織和管理資源。
  • 資源保證:每個隊列都有一定的資源保證,確保關鍵應用程序能夠獲得足夠的資源。
  • 彈性資源分配:當某個隊列的資源未被充分利用時,可以臨時分配給其他隊列使用。

Fair Scheduler

Fair Scheduler是另一種常用的調度器,其主要目標是實現資源的公平分配。Fair Scheduler的主要特點包括:

  • 動態資源分配:根據應用程序的需求動態調整資源分配,確保所有應用程序能夠公平地共享資源。
  • 最小資源保證:可以為每個隊列配置最小資源保證,確保關鍵應用程序能夠獲得足夠的資源。
  • 權重配置:可以為不同的隊列配置不同的權重,以控制資源分配的優先級。

Yarn的資源管理

Yarn的資源管理主要包括以下幾個方面:

  1. 資源抽象:Yarn將集群中的資源抽象為容器(Container),每個容器包含一定數量的CPU、內存等資源。
  2. 資源請求:ApplicationMaster向ResourceManager請求資源時,可以指定所需的資源量(如CPU核數、內存大小等)。
  3. 資源分配:ResourceManager根據調度策略和集群資源情況,分配資源給ApplicationMaster。
  4. 資源監控:NodeManager負責監控每個節點的資源使用情況,并向ResourceManager報告。

資源隔離

Yarn通過容器(Container)實現資源的隔離。每個容器運行一個任務,并且容器之間相互隔離,確保任務之間不會相互干擾。Yarn支持多種資源隔離機制,包括:

  • CPU隔離:通過Cgroups或Docker等技術實現CPU資源的隔離。
  • 內存隔離:通過Cgroups或Docker等技術實現內存資源的隔離。

資源限制

Yarn允許管理員為每個隊列或用戶配置資源限制,以防止某個應用程序或用戶占用過多的資源。常見的資源限制包括:

  • 最大資源限制:限制每個隊列或用戶能夠使用的最大資源量。
  • 最小資源保證:為每個隊列或用戶配置最小資源保證,確保關鍵應用程序能夠獲得足夠的資源。

Yarn的高可用性

Yarn通過以下機制實現高可用性:

  1. ResourceManager高可用:Yarn支持ResourceManager的高可用性(HA),通過主備模式實現。當主ResourceManager發生故障時,備用ResourceManager會自動接管工作。
  2. ApplicationMaster容錯:當ApplicationMaster發生故障時,ResourceManager會自動重新啟動ApplicationMaster,并恢復應用程序的執行。
  3. NodeManager容錯:當某個NodeManager發生故障時,ResourceManager會將任務重新分配到其他健康的NodeManager上執行。

Yarn的監控和管理

Yarn提供了豐富的監控和管理工具,幫助管理員更好地管理和優化集群資源。常見的監控和管理工具包括:

  1. Yarn Web UI:Yarn提供了一個Web界面,用于查看集群資源使用情況、應用程序狀態、隊列信息等。
  2. Yarn命令行工具:Yarn提供了一系列命令行工具,用于提交應用程序、查看應用程序狀態、管理隊列等。
  3. Metrics:Yarn支持將集群的監控數據導出到外部系統(如Ganglia、Graphite等),以便進行更深入的分析和監控。

Yarn Web UI

Yarn Web UI是Yarn提供的一個Web界面,用戶可以通過瀏覽器訪問該界面,查看集群的資源使用情況、應用程序狀態、隊列信息等。Yarn Web UI的主要功能包括:

  • 集群概覽:顯示集群的總資源量、已用資源量、可用資源量等信息。
  • 應用程序列表:顯示當前正在運行的應用程序列表,包括應用程序ID、狀態、提交時間、運行時間等。
  • 應用程序詳情:點擊某個應用程序,可以查看該應用程序的詳細信息,包括任務列表、資源使用情況、日志等。
  • 隊列信息:顯示各個隊列的資源使用情況、資源限制等信息。

Yarn命令行工具

Yarn提供了一系列命令行工具,用于提交應用程序、查看應用程序狀態、管理隊列等。常見的命令行工具包括:

  • yarn application:用于提交、查看和管理應用程序。例如,yarn application -list可以列出當前正在運行的應用程序。
  • yarn node:用于查看和管理集群中的節點。例如,yarn node -list可以列出集群中的所有節點。
  • yarn queue:用于查看和管理隊列。例如,yarn queue -status可以查看某個隊列的狀態。

總結

Yarn作為Hadoop生態系統中的資源管理框架,通過其靈活的架構和豐富的功能,有效地解決了Hadoop 1.x中的資源管理和調度問題。Yarn的架構包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等組件,通過調度器、資源管理、高可用性和監控管理等機制,實現了對集群資源的高效管理和調度。通過本文的介紹,讀者可以更好地理解Yarn的實現原理和管理方式,從而在實際應用中更好地使用和優化Yarn。

向AI問一下細節

免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。

AI

亚洲午夜精品一区二区_中文无码日韩欧免_久久香蕉精品视频_欧美主播一区二区三区美女