hadoop学习视频教程07 - YARN资源管理系统(1)

yarn资源管理机制
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0中引入的集群资源管理系统。

它负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。

YARN资源管理机制的特点包括：
1.抽象资源：YARN会对集群中各类资源进行抽象，然后根据各种应
用程序或服务的要求，按照一定的调度策略将资源分配给它们使用。

2.隔离机制：资源管理采用一定的隔离机制防止应用程序或服务之
间因为抢占资源而互相干扰。

3.三种调度器：YARN自身自带了三种调度器，包括FIFO Scheduler、
Capacity Scheduler（Yahoo!）和Fair Scheduler（Facebook）。

4.统一资源管理：用户可以将各种服务框架部署在YARN上，由YARN
进行统一地管理和资源分配。

以上是YARN资源管理机制的一些重要特点，但请注意，YARN的使用和配置可能会随着版本更新和具体应用场景的变化而有所不同。

大数据分析Hadoop基本教程Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点。

今天千锋教育为大家带来Hadoop基本内容教程。

Hadoop的核心是YARN,HDFS,Mapreduce,。

1.HDFS：源自谷歌的GFS论文，发表于2013年10月，HDFS是GFS的克隆版，HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。

HDFS简化了文件一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序，它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器。

2.Mapreduce：源自于谷歌的MapReduce论文，用以进行大数据量的计算，它屏蔽了分布式计算框架细节，将计算抽象成map和reduce两部分。

3.HBASE（分布式列存数据库）：源自谷歌的Bigtable论文，是一个建立在HDFS之上，面向列的针对结构化的数据可伸缩，高可靠，高性能分布式和面向列的动态模式数据库。

4.zookeeper解决分布式环境下数据管理问题，统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。

5.HIVE：由Facebook开源，定义了一种类似sql查询语言，将SQL转化为mapreduce任务在Hadoop上面执行。

6.flume：日志收集工具7.yarn分布式资源管理器：是下一代mapreduce，主要解决原始的Hadoop扩展性较差，不支持多种计算框架而提出的。

8.spark：spark提供了一个更快更通用的数据处理平台，和Hadoop相比，spark可以让你的程序在内存中运行9.kafka：分布式消息队列，主要用于处理活跃的流式数据10.Hadoop伪分布式部署：目前而言，不收费的Hadoop版本主要有三个，都是国外厂商，分别是。

HDFS、YARN和MapReduce是Hadoop生态系统中的核心组件，它们各自具有不同的基本原理：1. HDFS：Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是Hadoop生态系统的核心组件之一，用于存储海量数据。

它采用分布式存储方式，将一个大文件拆分成多个块，然后存储在多个数据节点上。

为了保证数据的安全性，每个数据块都会在多个副本中存储，并且会分布在不同的数据节点上。

HDFS采用了Master/Slave架构，其中NameNode作为Master节点，负责管理文件系统的元数据和客户端对文件的访问，而DataNode作为Slave节点，负责管理它所在节点上的存储。

2. YARN：Yet Another Resource Negotiator，简称YARN，是Hadoop生态系统的资源管理系统。

它负责管理和调度运行在Hadoop 集群上的应用程序，为应用程序分配所需的资源。

YARN采用了资源抽象的方式，将资源划分为一个个资源容器（Resource Container），每个容器包含了一定数量的CPU和内存资源。

应用程序在提交到YARN后，会被拆分成一个个任务（Task），然后由YARN根据各个任务的需求和集群的资源状况进行调度和分配。

3. MapReduce：MapReduce是Hadoop生态系统中的一种编程模型，用于处理和生成大数据集。

它采用函数式编程思想，将大数据处理过程拆分成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

在Map阶段，输入的数据会被拆分成一系列的键值对（Key-Value Pair），然后通过用户定义的Map函数进行处理，生成另一系列的键值对。

在Reduce阶段，输入的数据是根据键进行聚合的，通过用户定义的Reduce函数进行处理，生成最终的输出结果。

MapReduce模型可以处理的数据类型非常丰富，包括文本、结构化数据、半结构化数据和流数据等。

yarn万字讲解Yarn是一个在前端开发中常用的包管理工具。

它可以确保我们的应用程序使用的第三方包版本一致，从而减少开发过程中的错误。

本文将详细介绍Yarn的原理、安装和使用方法以及一些常用的命令。

一、Yarn的原理Yarn是由Facebook发布的一款包管理工具，其底层使用的是npm 的注册中心。

在使用Yarn之前，我们需要先安装Node.js，因为Yarn 是基于Node.js环境的。

Yarn会生成一个`yarn.lock`文件，用于记录每个依赖包的精确版本。

当我们在不同的环境中使用相同的`yarn.lock`文件时，Yarn会根据其中记录的版本来安装相同的依赖包，保证了项目在不同环境中的一致性。

二、Yarn的安装Yarn可以通过多种方式进行安装。

最简单的方法是使用npm全局安装，命令如下：```npm install -g yarn```安装完成后，我们可以输入`yarn --version`命令来检查是否安装成功。

三、Yarn的使用方法1.初始化项目在开始一个新的项目时，我们可以使用`yarn init`命令初始化一个新的项目。

Yarn会向用户提问一些项目的基本信息，例如项目名称、版本号等。

用户可以按照提示输入相应的信息，并且可以通过参数`-y`跳过所有提示，直接生成默认的`package.json`文件。

2.添加依赖包Yarn支持安装本地和全局的依赖包，我们可以使用以下命令来安装依赖包：```yarn add package_name```这个命令会将依赖包添加到`dependencies`字段中，之后通过`yarn install`命令即可安装。

我们还可以通过`--dev`参数将依赖包添加到`devDependencies`字段中，这样就只会在开发过程中使用它们。

另外，Yarn还支持安装指定版本的依赖包。

我们可以使用`@`符号指定版本号，例如：```***********************.0```3.安装依赖包在配置好`package.json`文件后，我们可以使用`yarn install`命令来安装依赖包。

yarn原理
Yarn是Facebook开源的新一代分布式计算平台。

它是一个全新的分布式计算架构，可以更有效地使用集群的资源，实现更好的性能和更高的容错能力。

Yarn 的基本原理是通过将集群节点上的计算任务分成一个个独立的任务，由资源管理器（ResourceManager）控制和调度，由应用程序管理器（ApplicationMaster）来管理应用程序的执行。

资源管理器负责调度节点上的任务，应用程序管理器负责调度应用程序的任务。

Yarn 将集群中的节点分为两类：资源管理器节点和应用节点，资源管理器节点用于管理集群的资源，应用节点用于运行应用程序。

当应用程序向资源管理器请求资源时，资源管理器会从集群中调度资源，并将资源分配给应用程序，然后应用程序管理器会控制应用程序的执行。

Yarn 还具有一些其他的优势，比如支持跨组织的计算，允许用户在不同的机构之间共享计算资源；支持动态资源管理，可以根据应用程序的计算需求动态地调整资源的分配；支持多种编程语言，可以使用不同的编程语言来编写应用程序；还支持多种计算模型，可以支持MapReduce、Graph Processing等多种计算模型。

总之，Yarn是一个先进的分布式计算架构，可以更有效地使用集群的资源，实现更好的性能和更高的容错能力，可以支持多种编程语言、多种计算模型以及跨组织的计算，因此是一个十分有用的分布式计算架构。

hadoopyarn原理Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个重要组件，它负责集群资源的管理和调度。

相比于旧版Hadoop的MapReduce框架，YARN引入了一个通用的资源管理系统，使得Hadoop可以运行除了MapReduce之外的其他计算框架，如Apache Spark、Apache Flink等。

YARN的基本原理是将计算框架的计算任务和资源需求，分配给集群中可用的计算资源。

下面是YARN原理的详细说明：1.集群架构:YARN的集群架构由ResourceManager（RM）和NodeManager（NM）组成。

RM负责整个集群的资源管理和调度，NM则负责管理单个节点上的资源和执行具体的任务。

2.计算资源分配:当一个任务被提交到YARN时，RM将根据任务的资源需求和当前集群资源的可用情况，决定将任务分配给哪些节点来执行。

它将通过与NMs进行通信，获取各个节点上的资源信息。

3. ApplicationMaster（AM）:每个任务在集群中执行时都会有一个唯一的ApplicationMaster进程，负责任务的管理和调度。

AM可以与RM通信以获取资源，也可以通过与NM通信，与任务所在节点上的NM交互，以获取节点资源和监控任务的执行状态。

4.任务执行:当资源分配完成后，AM会与NM进行通信，将任务的计算代码和数据分发到相应的节点上，并启动任务执行。

任务执行完后，AM会向RM报告任务的进度和完成情况。

5.资源的释放和回收:当任务执行完成后，AM会释放已使用的资源，将其归还给RM。

RM会将这些资源标记为可用，以供其他任务使用。

6.容错和故障恢复:YARN提供了容错机制和故障恢复功能。

如果AM出现故障，RM会在其他节点上重新启动AM，以保证任务的正常执行。

如果NM出现故障，RM会将任务分配给其他节点上的NM重新执行。

YARN集群架构及工作原理YARN，全称为Apache Hadoop YARN，是Apache Hadoop的一个子项目，它被设计为在集群中调度和管理计算任务。

YARN的架构和工作原理是实现这一目标的关键。

本文档将详细介绍YARN的架构和工作原理，主要包含以下部分：ResourceManager（RM），ApplicationMaster（AM），NodeManager（NM）以及Container。

1.ResourceManager（RM）ResourceManager是YARN集群的全局资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。

它主要由两个部分组成：2.Scheduler: 该组件负责接受用户提交的作业并为其分配资源。

Scheduler根据作业的需求和集群的资源情况进行调度，确保资源的使用是合理和高效的。

3.ApplicationsManager: 该组件负责与ApplicationMaster进行通信，协调和管理应用程序的生命周期。

4.ApplicationMaster（AM）ApplicationMaster是用户提交的应用程序的代理，负责协调和管理工作进程。

它负责与ResourceManager协商资源，处理应用程序的生命周期，并在各个NodeManager上协调和管理容器的生命周期。

5.NodeManager（NM）NodeManager是YARN中的节点管理器，负责在集群的每个节点上管理和监控资源。

NodeManager负责启动和管理容器，确保它们获得所需的计算资源和数据，并提供应用程序运行所需的环境。

6.ContainerContainer是YARN中的基本计算单元，它代表了一个应用程序所需的一组资源，包括CPU、内存、磁盘等。

一个应用程序在执行时会被分配一个或多个Container，这些Container将被视为一个独立的计算环境，其中运行应用程序的任务。

YARN集群的架构和工作原理提供了一种灵活、可扩展的分布式计算模型。

yarn 使用详细介绍【实用版】目录1.yarn 的定义和用途2.yarn 的安装和使用3.yarn 的主要特性和功能4.yarn 的优势和局限性正文yarn 是一个用于管理和部署 JavaScript 应用程序的工具，它可以帮助开发者轻松地安装、升级和卸载应用程序的依赖库。

yarn 的出现，使得 JavaScript 开发者在项目管理方面有了更多的选择和便利。

一、yarn 的定义和用途yarn 是一个由 Facebook 开发并维护的 JavaScript 包管理工具，它可以帮助开发者快速地安装和管理应用程序的依赖库。

yarn 的主要用途包括：1.安装依赖库：yarn 可以帮助开发者快速地安装应用程序所需的依赖库，无论是流行的库还是特定的库，yarn 都可以轻松应对。

2.升级依赖库：yarn 可以帮助开发者及时地升级应用程序的依赖库，确保应用程序的稳定性和安全性。

3.卸载依赖库：yarn 可以帮助开发者轻松地卸载应用程序的依赖库，释放磁盘空间。

二、yarn 的安装和使用yarn 的安装非常简单，只需要在终端中输入以下命令即可：```pm install -g yarn```安装完成后，开发者可以在项目根目录下使用 yarn 命令来管理项目。

例如，要安装一个名为“axios”的依赖库，可以使用以下命令：```yarn add axios```要卸载一个名为“axios”的依赖库，可以使用以下命令：```yarn remove axios```三、yarn 的主要特性和功能yarn 具有以下主要特性和功能：1.快速：yarn 使用了全新的算法和技术，使得安装和升级依赖库的速度更快。

2.精确：yarn 可以精确地安装和升级应用程序的依赖库，避免了不必要的错误和问题。

3.安全：yarn 在安装和升级依赖库时，会自动检查库的完整性和安全性，确保应用程序的安全性。

4.灵活：yarn 支持多种安装选项和配置，可以满足不同开发者的需求。

简述yarn集群的工作流程Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理系统。

它主要用于管理hadoop中各个任务的资源。

Yarn采用了分布式计算的方法，可以在hadoop集群中进行高效的资源利用。

下面是yarn集群的工作流程：1.客户端向ResourceManager请求资源。

客户端向ResourceManager申请计算资源（例如，一个MapReduce作业），以便在集群上运行特定的任务。

ResourceManager管理整个集群中的所有资源，包括数据块和计算资源。

2.ResourceManager向NodeManager分配容器。

在确定资源分配中，ResourceManager向可用计算节点下的NodeManager分配计算容器，这些容器用于处理特定的计算任务。

3.NodeManager启动之前分配的容器。

它在启动Container之间设置本地环境，加载必要的代码和数据，然后启动特定的任务。

4.任务进行。

TaskTracker使计算节点保持负载平衡。

它监视节点平均负载，并在新任务到达时尝试重新平衡它们之间的负载。

TaskTracker还是实际执行计算任务的工作节点。

5. Container执行计算任务。

Container中运行的MapReduce操作会访问数据块，对其进行处理，并将输出写回HDFS。

当任务完成时，容器输出到内存或磁盘，然后在结果完成后将结果读取回到HDFS中。

6.ResourceManager监视作业进度。

ResourceManager监视作业进度，包括计算进展、错误、容器退出和容器故障。

7.任务完成后，ResourceManager通知客户端。

当作业完成时，ResourceManager通知客户端。

客户端可以检查它访问的HDFS文件，了解任务的结果等细节。

总之，Yarn使在Hadoop集群中运行的多个任务之间进行了更好的资源利用和管理。

yarn原理
Yarn是Facebook推出的一款分布式资源管理器，它支持Hadoop 2.x的应用程序，可以更有效地使用集群资源和最大化应用程序的吞吐量。

它的主要特点包括：
1、资源管理：Yarn将整个集群的资源（内存、CPU 等）抽象为一个共享的资源池，这样，不同的应用程序就可以共享这些资源。

2、容错性：Yarn可以自动检测并恢复失败的任务，而不影响正在运行的任务或其他应用程序。

3、安全性：Yarn通过可扩展的安全框架来保证集群中各个应用程序之间的安全性。

4、灵活性：Yarn支持多种不同类型的应用程序，如MapReduce和Spark等。

Yarn的工作原理如下：
1、Yarn会从集群中收集节点的信息，包括内存、CPU 等。

2、然后，Yarn会将这些节点资源汇总成一个可共享的资源池，以便每个应用程序都能使用它。

3、当一个应用程序提交到Yarn上时，Yarn会根据应用程序的资源需求来分配资源，并将任务分配到相应的节点上。

4、应用程序的任务在被分配到节点上之后，Yarn会通过它的容错机制来监控任务的运行情况，并在发生失败时重新调度任务。

5、当应用程序完成时，Yarn会释放应用程序占用的资源，以便其他应用程序可以使用这些资源。

yarn资源调度流程Yarn资源调度流程Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个重要组成部分，用于资源的调度和管理。

本文将介绍Yarn的资源调度流程，包括资源请求、调度器和容器分配等关键步骤。

一、资源请求在Yarn中，应用程序通过ResourceManager向集群请求资源。

资源请求可以分为两种类型：CPU资源和内存资源。

应用程序可以根据自身的需求，设置所需的资源量。

资源请求一般包括最小资源量和最大资源量，以便调度器进行合理分配。

二、调度器Yarn的调度器负责管理集群中的资源分配。

调度器的主要作用是根据应用程序的资源请求和集群的资源状况，进行资源的调度和分配。

Yarn提供了多种调度器，如容量调度器（Capacity Scheduler）、公平调度器（Fair Scheduler）等，可以根据实际需求选择合适的调度器。

容量调度器是Yarn的默认调度器，可以将集群的资源按照预先设置的容量比例进行分配。

容量调度器支持多个队列，每个队列都有自己的资源容量限制。

当应用程序提交资源请求时，容量调度器会根据队列的容量限制和当前的资源使用情况，判断是否满足资源请求，并进行合理的分配。

公平调度器是另一种常用的调度器，它会尽量保证每个应用程序都能获得相同的资源分配机会。

在公平调度器中，资源会被平均分配给每个应用程序，即使某个应用程序需要更多的资源，也不会影响其他应用程序的资源使用。

三、容器分配在Yarn中，资源的最小分配单位是容器（Container）。

容器是一个虚拟的执行环境，包含了一定数量的CPU和内存资源。

当资源请求满足条件后，调度器会为应用程序分配一个或多个容器，以供应用程序执行。

容器的分配可以通过预先设置的算法来进行，例如先进先出（FIFO）算法、公平分享（Fair Share）算法等。

这些算法会根据资源请求的优先级、队列的容量限制等因素，进行合理的容器分配。

hadoop yarn 原理HadoopYARN是Hadoop2.x中的一个重要子系统，它负责资源管理和作业调度。

相比于 Hadoop 1.x 中的 MapReduce，Hadoop YARN 提供了更加灵活的编程模型，使得 Hadoop 能够支持更多种类的应用场景。

Hadoop YARN 的核心组件包括 ResourceManager、NodeManager 和 ApplicationMaster。

ResourceManager 负责全局资源管理和作业调度，NodeManager 则在每个节点上负责本地资源管理和作业执行环境的维护，而 ApplicationMaster 则是每个作业自己的管理器，负责与 ResourceManager 交互以获取资源并管理作业执行。

当一个作业提交到 Hadoop YARN 时，首先会由ResourceManager 分配一个 ApplicationMaster。

ApplicationMaster 会向 ResourceManager 发送资源请求，ResourceManager 根据当前集群的资源情况来分配资源，并将资源信息返回给 ApplicationMaster。

ApplicationMaster 然后会与NodeManager 通信，将作业提交到具体的节点上执行。

在执行过程中，NodeManager 会监控作业的进度和资源使用情况，并将这些信息回报给 ResourceManager。

当作业执行完毕后，ApplicationMaster 会向 ResourceManager 注销资源，ResourceManager 会相应地释放这些资源并更新集群的资源状态。

总的来说，Hadoop YARN 的原理就是将资源管理和作业调度分离出来，通过 ApplicationMaster 来实现作业的自主管理，从而实现更加灵活的资源分配和作业调度。