Hadoop调度和资源管理

简介: 【7月更文挑战第14天】

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Hadoop的调度和资源管理主要由两个核心组件负责:YARN(Yet Another Resource Negotiator)和ResourceManager。在Hadoop 2.x版本之后,YARN成为了资源管理和任务调度的核心。

  1. YARN

    • YARN是Hadoop的一个重大改进,它将JobTracker的资源管理和任务调度功能分离,使得Hadoop集群能够更高效地支持多种计算框架。
    • YARN主要由三个组件组成:ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster。
    • ResourceManager:它是整个集群的资源管理者,负责接收来自ApplicationMaster的资源请求,并分配给它们。
    • NodeManager:它运行在每个节点上,负责处理来自ResourceManager的命令,并管理容器(Container)的生命周期。
    • ApplicationMaster:每个应用程序都会有一个ApplicationMaster,它负责与ResourceManager协商资源,并与NodeManager通信以执行和监控任务。
  2. ResourceManager

    • ResourceManager是YARN中的中心服务器组件,负责集群资源的管理和调度。
    • 它包含一个Scheduler组件,用于决定将资源分配给哪个应用程序。
    • ResourceManager还包含一个Applications Manager组件,用于处理来自客户端的请求,如提交新应用程序或获取应用程序的状态信息。
  3. 调度器(Scheduler)

    • 调度器是ResourceManager的一部分,它决定了如何分配资源给不同的应用程序。Hadoop提供了几种不同的调度策略,包括Capacity Scheduler、Fair Scheduler和FIFO Scheduler。
    • Capacity Scheduler:根据队列的容量来分配资源,可以设置队列之间的最小和最大资源保证。
    • Fair Scheduler:试图公平地分配资源给所有正在运行的应用程序,除非有特定的资源需求。
    • FIFO Scheduler:按先到先得的原则分配资源,是最简单的调度策略。

通过这些组件和机制,Hadoop能够有效地管理和调度大量的数据处理任务,同时支持多租户和多种计算框架。

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