YARN三大模块介绍
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了YARN三大模块介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
ResourceManager
ResourceManager负责整个集群的资源管理和分配,是一个全局的资源管理系统。
NodeManager以心跳的方式向ResourceManager汇报资源使用情况(目前主要是CPU和内存的使用情况)。RM只接受NM的资源回报信息,对于具体的资源处理则交给NM自己处理。
YARN Scheduler根据application的请求为其分配资源,不负责application job的监控、追踪、运行状态反馈、启动等工作。
NodeManager
NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器,它是管理这台机器的代理,负责该节点程序的运行,以及该节点资源的管理和监控。YARN集群每个节点都运行一个NodeManager。
NodeManager定时向ResourceManager汇报本节点资源(CPU、内存)的使用情况和Container的运行状态。当ResourceManager宕机时NodeManager自动连接RM备用节点。
NodeManager接收并处理来自ApplicationMaster的Container启动、停止等各种请求。
ApplicationMaster
用户提交的每个应用程序均包含一个ApplicationMaster,它可以运行在ResourceManager以外的机器上。
负责与RM调度器协商以获取资源(用Container表示)。
将得到的任务进一步分配给内部的任务(资源的二次分配)。
与NM通信以启动/停止任务。
监控所有任务运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。
当前YARN自带了两个ApplicationMaster实现,一个是用于演示AM编写方法的实例程序DistributedShell,它可以申请一定数目的Container以并行运行一个Shell命令或者Shell脚本;另一个是运行MapReduce应用程序的AM—MRAppMaster。
注:RM只负责监控AM,并在AM运行失败时候启动它。RM不负责AM内部任务的容错,任务的容错由AM完成。
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以上是关于YARN三大模块介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
2021年大数据Hadoop(二十六):Yarn三大组件介绍