一:对yarn的理解

1.关于yarn的组成

  大约分成主要的四个。

  Resourcemanager,Nodemanager,Applicationmaster,container

2.Resourcemanager(RM)的理解

  RM是全局资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配。

  主要由两个组件组成:调度器和应用程序管理器(ASM)

  调度器:根据容量,队列等限制条件,将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序,不负责具体应用程序的相关工作,比如监控或跟踪状态

  应用程序管理器:负责管理整个系统中所有应用程序

3.Applicationmaster(AM)

  用户提交的每个应用程序均包含一个AM

  AM的主要功能:

    (1)与RM调度器协商以获取资源(用Container表示)

    (2)将得到的任务进一步分配给内部的任务

    (3)与NM通信以自动/停止任务

    (4)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AM实现:

    一个用于演示AM编写方法的实例程序distributedshell

    一个用于Mapreduce程序---MRAppMaster

  其他的计算框架对应的AM正在开发中,比如Spark

4.Nodemanager

  NM是每个节点上的资源和任务管理器

    (1)定时向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态

    (2)接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种要求

  

5.container  

  Container是YARN中的资源抽象,它封装了某个节点上的多维度资源

YARN会为每个任务分配一个Container,且该任务只能使用该Container中描述的资源

二:mapreduce在yarn上运行

1.流程图

  

2.流程

  (1):由客户端提交一个应用,由RM的ASM接受应用请求

  提交过来的应用程序包括哪些内容:

  a:ApplicationMaster

  b:启动Applicationmaster的命令

  c:本身应用程序的内容

  (2):提交了三部分内容给RM,然后RM找NodeManager,然后Nodemanager就启用Applicationmaster,并分配Container

    接下来我们就要执行这个任务了,

  (3):但是执行任务需要资源,所以我们得向RM的ASM申请执行任务的资源(它会在RM这儿注册一下,说我已经启动了,注册了以后就可以通过RM的来管理,我们用户也可以通过RM的web客户端来监控任务的状态)ASM只是负责APplicationMaster的启用

  (4)我们注册好了后,得申请资源,申请资源是通过第四步,向ResourceScheduler申请的

  (5)申请并领取资源后,它会找Nodemanager,告诉他我应经申请到了,然后Nodemanager判断一下,

  (6)知道他申请到了以后就会启动任务,当前启动之前会准备好环境,

  (7)任务启动以后会跟APplicationmaster进行通信,不断的心跳进行任务的汇报。

  (8)完成以后会给RM进行汇报,让RSM撤销注册。然后RSM就会回收资源。当然了,我们是分布式的,所以我们不会只跟自己的Nodemanager通信。也会跟其他的节点通信。

三:参考

1.连接

  主要参考文章

  http://blog.csdn.net/wust__wangfan/article/details/48650889

    

014 再次整理关于hadoop中yarn的原理及运行的更多相关文章

  1. hadoop中yarn

    一.yarn的概述 Apache Yarn(Yet Another Resource Negotiator的缩写)是hadoop集群资源管理器系统,Yarn从hadoop 2引入,最初是为了改善Map ...

  2. Hadoop中HDFS工作原理

    转自:http://blog.csdn.net/sdlyjzh/article/details/28876385 Hadoop其实并不是一个产品,而是一些独立模块的组合.主要有分布式文件系统HDFS和 ...

  3. 浅谈hadoop中mapreduce的文件分发

    近期在做数据分析的时候.须要在mapreduce中调用c语言写的接口.此时就须要把动态链接库so文件分发到hadoop的各个节点上,原来想自己来做这个分发,大概过程就是把so文件放在hdfs上面,然后 ...

  4. centos中-hadoop单机安装及伪分布式运行实例

    创建用户并加入授权 1,创建hadoop用户 sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash 2,修改sudo的配置文件,位于/etc/sudoers,需要root权限才可以读 ...

  5. Hadoop和YARN :map+shuffle+reduce走读

    今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* ...

  6. hadoop MapReduce Yarn运行机制

    原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) ...

  7. Hadoop MapReduceV2(Yarn) 框架简介[转]

    对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 H ...

  8. Hadoop中两表JOIN的处理方法(转)

    1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的 ...

  9. Hadoop 中疑问解析

    Hadoop 中疑问解析 FAQ问题剖析 一.HDFS 文件备份与数据安全性分析1 HDFS 原理分析1.1 Hdfs master/slave模型 hdfs采用的是master/slave模型,一个 ...

随机推荐

  1. java基础知识疑难点

    1.“static”关键字是什么意思?Java中是否可以覆盖(override)一个private或者是static的方法? “static”关键字表明一个成员变量或者是成员方法可以在没有所属的类的实 ...

  2. 使用 python 自动打包 Android 和 iOS

    https://github.com/jinzunyue/package-Android-and-iOS

  3. python的类的继承-接口继承-归一化设计

    1.先在子类本身找,如果子类没有,会去父类找 class Dad: '这个是爸爸类' money=10#Dad类的数据属性 def __init__(self,name): print("爸 ...

  4. OpenStack 认证服务 KeyStone 服务注册(五)

    创建服务实体和API端点 创建服务 openstack service create --name keystone --description "OpenStack Identity&qu ...

  5. transform 属性之 transform-origin与顺序问题

    transform属性之 transform-origin 针对transform中的几种值的先后顺序 transform值的先后顺序: 注意: 当我们在旋转后再进行位移的时候,其实是按照旋转后的坐标 ...

  6. 35个java代码性能优化总结

    前言 代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑 的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用 ...

  7. prefab内容分析

    写在前面: 当前使用的unity版本:5.3.7p4. 如果打开prefab文件是乱码: 把editer的asset Srialization改为Force Text即可. 一.什么是Prefab P ...

  8. Linux命令(六)Linux超级用户和管理组

    修改文件目录的所属组

  9. Docker CE的安装 与镜像加速

    Docker CE 的安装与镜像加速 Docker CE是docker的开源版本 CENTOS 安装Docker CE 系统要求: 操作系统需要使用centos7() centos-extras库 必 ...

  10. 一些javascript的工具书

    http://pan.baidu.com/s/1jGj9CvO