在概况(一)中,主要简单的对Yarn的情况作了简单的介绍,今天花一定时间在某些详细的模块上呈现下面Yarn的总体情况.帮助大家更好的理解Yarn. 1)ResourceManager 在Yarn的总体架构中.他用的也是Master/Slave架构,他的Slave是NodeManager,RM在Yarn中扮演着一个很重要的角色.他是负责集群中全部资源的统一管理和分配的. 他依据各个NM的资源汇报信息.把这些信息依照一定策略分配各个应用程序.以下是ResourceManager的主要内部结构: (1…

1)引言 针对MRv1在扩展性.可靠性,资源利用率和多框架的支持上存在着明显的不足.进而诞生了下一代的MapReduce的计算框架MapReduce Version2,MRV1中有一个非常大的问题就是把资源管理和作业调度都扔给了JobTracker,造成了严重的单点瓶颈问题,全部MRV2主要在这一点上做了改进.他将资源管理模块构建成了一个独立的通用系统叫做Yarn,一下子MRV2的核心从MapReduce转到了Yarn上. 后面就有了关于Yarn的各种发展和演变了. )Yarn设计理念和基本架构…

Yarn架构介绍Yarn/MRv2最基本的想法是将原JobTracker主要的资源管理和job调度/监视功能分开作为两个单独的守护进程.有一个全局的ResourceManager(RM)和每个Application有一个ApplicationMaster(AM),Application相当于map-reduce job或者DAG jobs.ResourceManager和NodeManager(NM)组成了基本的数据计算框架.ResourceManager协调集群的资源使用,任何client或者…

Hadoop YARN架构解读 原Mapreduce架构 原理架构图如下: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 原 MapReduce 程序的流程:首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作.TaskTracker 是 Map-reduce 集群中每台机器都有的一个…

本篇学习 Yarn Application 编写方法,将带你更清楚的了解一个任务是如何提交到 Yarn ,在运行中的交互和任务停止的过程.通过了解整个任务的运行流程,帮你更好的理解 Yarn 运作方式,出现问题时能更好的定位. 一.简介 本篇将对 Yarn Application 编写流程进行介绍.将一个新的应用程序运行到 Yarn 上,主要编写两个组件 Client 和 ApplicationMaster,组件的具体实现案例将在后两篇文章中介绍. (实际使用中,我们并不需要实现一个 Yarn…

. 一.Hadoop Yarn组件介绍: 我们都知道yarn重构根本的思想,是将原有的JobTracker的两个主要功能资源管理器 和 任务调度监控 分离成单独的组件.新的架构使用全局管理所有应用程序的计算资源分配. 主要包含三个组件ResourceManager .NodeManager和ApplicationMaster以及一个核心概念Container. 1.ResourceManager(RM)  就是所谓的资源管理器,每个集群一个,实现全局的资源管理和任务调度.它可以处理客户端提交计算…

YARN是开源项目Hadoop的一个资源管理系统,最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题,但是现在它已经是一个更加通用的资源管理系统,可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上,通过YARN来管理资源.如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能,你也可以实现YARN提供的编程API,将你的应用程序运行于YARN之上,将资源的分配与回收统一交给YARN去管理,可以大大简化资源管理功能的开发.当前,也有很多应用程序已经可以构建于Y…

一.YARN基本服务组件 YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统,它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务:一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster.其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配,而ApplicationMaster负责单个应用程序的管理. YARN总体上仍然是master/slave结构,在整个资源管理框架中,resourcemanager为master,…

jobtracker存在单点故障问题 jobtracker只支持mapreduce,计算框架不具有可扩展性 jobtracker是性能瓶颈 yarn可以整合不同的计算框架,提高资源利用率 yarn的基本架构 yarn运行过程 yarn容错性 Resource Manager  存在单点故障 正在基于zookeeper实现HA NodeManager 失败后,RM将失败任务告诉对应的AM,AM决定如何处理失败的任务. Application Master 失败后,由RM负责重启 AM需要处理内部任…

Hadoop1.x中的MapReduce MapReduce作为Hadoop最核心的两个组件之一,在1.0版本中就已经存在了.它包含这么几个角色: Client 多数情况下Client的作用就是向服务端发送请求并返回结果.但是在MapReduce里,Client的作用可不小. Client根据传入的数据参数,向HDFS的NameNode获取元数据信息,计算出Map任务的split切片信息.split跟Block有映射关系,Client可以计算出split在文件中的偏移量,再根据计算向数据移动的原…