1.深入理解 Hadoop (七)YARN资源管理和调度详解
2.YARN源码剖析:NM启动过程
深入理解 Hadoop (七)YARN资源管理和调度详解
Hadoop最初为批处理设计,源码其资源管理与调度仅支持FIFO机制。解读然而,源码随着Hadoop的解读普及与用户量的增加,单个集群内的源码应用程序类型与数量激增,FIFO调度机制难以高效利用资源,解读低点不低公式源码也无法满足不同应用的源码服务质量需求,故需设计适用于多用户的解读资源调度系统。
YARN采用双层资源调度模型:ResourceManager中的源码资源调度器分配资源给ApplicationMaster,由YARN决定;ApplicationMaster再将资源分配给内部任务Task,解读用户自定。源码YARN作为统一调度系统,解读满足调度规范的源码分布式应用皆可在其中运行,调度规范包括定义ApplicationMaster向RM申请资源,解读AM自行完成Container至Task分配。源码YARN采用拉模型实现异步资源分配,RM分配资源后暂存缓冲区,等待AM通过心跳获取。
Hadoop-2.x版本中YARN提供三种资源调度器,分别为...
YARN的队列管理机制包括用户权限管理与系统资源管理两部分。CapacityScheduler的mwc飞控源码 下载核心特点包括...
YARN的更多理解请参考官方文档:...
在分布式资源调度系统中,资源分配保证机制常见有...
YARN采用增量资源分配,避免浪费但不会出现资源饿死现象。YARN默认资源分配算法为DefaultResourceCalculator,专注于内存调度。DRF算法将最大最小公平算法应用于主资源上,解决多维资源调度问题。实例分析中,系统中有9个CPU和GB RAM,两个用户分别运行两种任务,所需资源分别为...
资源抢占模型允许每个队列设定最小与最大资源量,进程加速器源码以确保资源紧缺与极端情况下的需求。资源调度器在负载轻队列空闲时会暂时分配资源给负载重队列,仅在队列突然收到新提交应用程序时,调度器将资源归还给该队列,避免长时间等待。
YARN最初采用平级队列资源管理,新版本改用层级队列管理,优点包括...
CapacityScheduler配置文件capacity-scheduler.xml包含资源最低保证、使用上限与用户资源限制等参数。管理员修改配置文件后需运行"yarn rmadmin -refreshQueues"。ios源码 朋友圈
ResourceScheduler作为ResourceManager中的关键组件,负责资源管理和调度,采用可插拔策略设计。初始化、接收应用和资源调度等关键功能实现,RM收到NodeManager心跳信息后,向CapacityScheduler发送事件,调度器执行一系列操作。
CapacityScheduler源码解读涉及树型结构与深度优先遍历算法,以保证队列优先级。红袖添香源码其核心方法包括...
在资源分配逻辑中,用户提交应用后,AM申请资源,资源表示为Container,包含优先级、资源量、容器数目等信息。YARN采用三级资源分配策略,按队列、应用与容器顺序分配空闲资源。
对比FairScheduler,二者均以队列为单位划分资源,支持资源最低保证、上限与用户限制。最大最小公平算法用于资源分配,确保资源公平性。
最大最小公平算法分配示意图展示了资源分配过程与公平性保证。
YARN源码剖析:NM启动过程
NodeManager初始化和启动过程主要涉及配置文件读取,资源信息配置,以及服务启动等步骤。重点在于初始化阶段,配置文件读取完成,包括关于节点资源信息的配置。
启动NodeManager(NM)时,遵循与ResourceManager(RM)类似的逻辑,启动各个服务。关键在于nodeStatusUpdater模块。其中两个重要方法为registerWithRM()和startStatusUpdater()。这两个方法通过RPC远程调用ResourceManager中的两个接口:registerNodeManager()和nodeHeartbeat()。
NM启动过程中添加的服务列表构成其核心功能描述。例如,NodeHealthCheckerService提供节点健康检查功能,包含两个子service:NodeHealthScriptRunner(使用配置的脚本进行健康检查)和LocalDirsHandlerService(检查磁盘健康状况)。此服务包含getHealthReport()方法,用于获取健康检查结果。
NM中的关键类之一为NMContext,它作为组件间信息共享的接口。
NM与RM之间的心跳通信是整个过程中不可或缺的部分,确保了资源管理系统的实时状态监控与资源分配协调。
综上所述,NodeManager的启动过程涉及初始化配置、启动关键服务以及与ResourceManager的交互,实现资源管理和节点健康监控等功能。这一过程为YARN框架提供了稳定、高效的基础结构。
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