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成品网站源码78w78使用方法,墙绘做网站哪家好,重庆比较好的广告公司,建筑有限公司Hadoop YARN#xff08;Yet Another Resource Negotiator#xff09;是 Apache Hadoop 生态系统的核心资源调度与管理框架#xff0c;作为 Hadoop 2.0 及后续版本的标志性组件#xff0c;它实现了资源管理与任务计算的解耦#xff0c;为大数据集群提供了统一、弹性、高效的…Hadoop YARNYet Another Resource Negotiator是 Apache Hadoop 生态系统的核心资源调度与管理框架作为 Hadoop 2.0 及后续版本的标志性组件它实现了资源管理与任务计算的解耦为大数据集群提供了统一、弹性、高效的资源调度能力。一、核心架构与组件YARN 采用主从架构设计核心由三大组件构成各组件分工明确、协同工作ResourceManagerRM作为集群的全局资源管理器负责整个集群的资源CPU、内存、磁盘、网络等统一分配与调度。其核心功能包括接收客户端任务提交请求根据集群资源状态和调度策略将资源分配给各个应用管理 ApplicationMaster 的生命周期通过调度器Scheduler实现资源的公平或容量分配。NodeManagerNM部署在集群每一个节点上的本地资源与容器管理器是 ResourceManager 在节点上的代理。主要职责为接收 ResourceManager 的资源分配指令创建和管理容器ContainerYARN 的资源分配基本单位封装了 CPU、内存等资源监控容器的资源使用情况和任务运行状态并实时向 ResourceManager 反馈负责节点上任务的启动、停止与清理工作。ApplicationMasterAM为每个提交到 YARN 的应用程序如 MapReduce 作业、Spark 任务、Flink 任务等启动的专属 “应用管家”。核心作用是向 ResourceManager 申请运行任务所需的容器资源与 NodeManager 通信在分配到的容器中启动具体的任务执行进程监控任务的运行状态负责任务的容错与重试任务完成后向 ResourceManager 注销并释放资源。二、核心特性资源管理与计算解耦打破了 Hadoop 1.0 中 MapReduce 框架 “资源调度 计算执行” 一体化的局限使 YARN 成为独立的资源调度平台。无论是 MapReduce 这类批处理框架还是 Spark、Flink、Storm 等实时计算、流计算框架均可接入 YARN 实现资源共享大幅提升了集群的灵活性与兼容性。统一资源调度支持对集群多维度资源CPU、内存、GPU 等的标准化管理可根据应用需求精准分配资源。同时支持多租户模式通过队列划分实现不同团队、不同业务的资源隔离避免单一应用独占集群资源保障集群资源利用率与业务稳定性。弹性伸缩与动态调度支持任务运行过程中的资源动态调整当任务负载升高时可自动申请更多容器资源当负载降低时主动释放闲置资源实现资源的弹性供给降低集群运维成本。高容错性ResourceManager 支持主备模式Active-Standby当主节点故障时备节点可快速切换接管工作避免集群服务中断ApplicationMaster 支持故障重启任务执行失败时可重新申请资源重试保障任务的高可用性。三、核心应用场景大规模批处理任务调度作为 MapReduce 2.0 的默认调度平台支撑 PB 级以上海量数据的离线分析、日志统计、数据清洗等批处理任务通过资源合理分配提升任务执行效率。多计算框架混合部署实现 Spark、Flink、Hive、Tez 等多种计算框架在同一集群的共存与资源共享满足企业离线计算、实时计算、交互式查询等多样化的大数据处理需求。企业级多租户资源管理面向大型企业或云平台场景通过队列配额、资源权限管控为不同部门或用户分配独立资源池保障核心业务的资源优先级实现集群资源的精细化运营。弹性大数据集群运维结合云原生技术支持 YARN 集群的动态扩缩容应对业务高峰期的资源需求波动降低非高峰期的资源闲置成本。四、核心价值YARN 解决了 Hadoop 1.0 时代集群资源利用率低、计算框架单一、扩展性差等痛点通过统一的资源调度架构让 Hadoop 集群从 “单一批处理平台” 升级为多负载融合的大数据计算平台为企业构建高效、灵活、可扩展的大数据基础设施提供了核心支撑。