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首先先从Yarn开始讲起,Yarn是Hadoop架构的资源管理器,可以管理mapreduce程序的资源分配和任务调度。
Yarn主要有ResourceManager、NodeManage、ApplicationMaster,Container
ResourceMange负责管理全局的资源
NodeManage(NM)负责管理单节点的资源和监控任务,或者处理ResourceMange的命令,
Applicationmaster负责用户提交一个任务程序中的一个管理者,负责向RM申请程序运行的资源,然后向NodeManage提交需要运行的程序。然后Container是集群资源的抽象,比如内存、CPU。
当客户端提交一个任务,YarnRunner会在某个NM创建一个AM,然后AM将程序运行资源复制到本地节点中。
AM再根据程序需要运行的Task任务,向RM申请资源,然后AM将Task分配给NM,NM创建对应的容器,然后最终输出分区文件,在TASK运行过程中,NM会向AM汇报任务运行状态,然后AM还会根据MapTask运行的情况,提前申请运行ReduceTask资源,然后整个程序运行完,AM关闭退出
如果有多个任务队列,Yarn还会有自己的资源分配器
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