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Hadoop YARN学习之Hadoop框架演进历史简述

Hadoop YARN学习之Hadoop框架演进历史简述(1) 1. Hadoop在其发展的过程中经历了多个阶段: 阶段0:Ad Hoc集群时代 标志着Hadoop的起源,集群以Ad Hoc、单用户方式建立 阶段1:Hadoop on Demand(HOD) 是进化过程中的下一个阶段,以一种通用系统的形式,在商用硬件组成的共享集群上提供和管理私有Hadoop MapReduce和HDFS实例。 阶段2:共享计算集群的黎明 始于大量Hadoop安装转向与共享HDFS实例一起的共享MapReduce集群。 阶段3:YARN的出现 用以解决以往架构的需求和缺陷 2. YARN的特性: 可扩展性 可维护性 多租户 位置感知 高集群使用率 安全和可审计的操作 可靠性和可用性 对编程模型多样的支持 灵活的资源模型 向后兼容

Hadoop YARN学习之组件功能简述(3)

Hadoop YARN学习之组件功能简述(3) 1. YARN的三大组件功能简述: ResourceManager(RM)是集群的资源的仲裁者, 它有两部分:一个可插拔的调度器和一个ApplicationManager,用于管理集群中的用户作业。 NodeManager,位于每个节点上,管理该节点上用户作业和工作流。 ApplicationMaster,用户作业生命周期管理者。 是用户应用程序驻留的地方。 2. 三大组件构成了一个可扩展的、灵活的、高效的环境,来运行各种类型的大数据处理作业。 3. 组件功能协作简述 ResourceManager动态的分配特定节点来运行应用程序。 Container是绑定到特定集群节点的一组资源逻辑组合(如内存、核) 为了执行和跟踪这些资源分配,ResourceManager与运行在每个节点上的NodeManager进程交互。 基于可扩展性的需求,ResourceManager和NodeManager之间通过心跳来通信。 NodeManager负责本地可以资源的监控,故障报告以及Container生命周期的管理(如杀死和启动作业)。ResourceMa...

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