hadoop学习视频教程07 - YARN资源管理系统(1)
MRv1的局限性
YARN是在MRv1基础上演化而来，它克服了MRv1中的各种局 限性
扩展性差 MRv1中，JobTracker同时兼备了资源管理和作业控制两个功能 可靠性差 MRv1采用了master/slave结构，master存在单点故障问题 资源利用率低 MRv1采用了基于槽位的资源分配模型，槽位是一种粗粒度的资 源划分单位； 通常一个任务不会用完槽位对应的资源，且其他任务也无法使用 这些空闲资源 无法支持多种计算框架 不能支持新的计算框架：包括内存计算框架、流式计算框架和迭 代式计算框架
无法加载本地hadoop库：
WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform 如果要使用native library，只能从Hadoop源码重新编译生成 binary安装文件 只是想不输出这个WARN信息的话，在core-site.xml中配置 hadoop.native.lib的值为false即可 重新编译方法： /docs/current/hadoop-projectdist/hadoop-common/NativeLibraries.html
以YARN为核心的生态系统
以MapReduce为核心和以YARN为核心的软件栈对比
轻量级弹性计算平台
以YARN为核心的弹性计算平台的基本架构
轻量级弹性计算平台
共享集群模式的好处：
资源利用率高
运维成本低
数据共享
欢迎访问我们的控制台查看任务记录情况
http://192.168.136.101:8088
常见问题及解决
运行APP时内存不足
确保yarn-site.xml文件中的yarn.scheduler.maximumallocation-mb参数大于mapred-site.xml中的 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb参数
Hadoop大数据解决方案进阶应用
YARN资源管理系统(1)
Hadoop
讲师：迪伦（北风网版权所有）
课程目标 集群测试 YARN产生背景 YARN基本设计思想
集群验证
使用Hadoop自带的WordCount例子进行验证
$ hadoop fs -mkdir -p /data/wordcount $ hadoop fs -mkdir -p /output $ hadoop fs -put ~/hadoop2/etc/hadoop/core-site.xml /data/wordcount/ $ hadoop fs -ls /data/wordcount $ hadoop jar ~/hadoop2/share/hadoop/mapreduce/hadoopmapreduce-examples-2.2.0.jar wordcount /data/wordcount /output/wordcount $ hadoop fs -cat /output/wordcount/part-r-00000 | head
yarn资源管理机制
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。
第7章-大数据技术与应用-微课视频版-肖政宏-清华大学出版社
1、Mesos，Mesos架构如下图所示。
5
7.1统一资源管理和调度平台引例
7.1.3典型的统一资源调度平台
2、YARN YARN是一种新的Hadoop资源管理器。 3、Mesos和YARN比较
（1）框架担任的角色：YARN中，各种框架作为client端 的library使用，仅仅是你编写的程序的一个库，不需要 事先部署一套该框架。
（2）调度机制：两种系统都采用了双层调度机制，但是
资源分配器智能化程度不同，mesos是基于resource offer的 调度机制，包含非常少的调度语义，他只是简单的将资源推给 各个应用程序，由应用程序选择是否接受资源，而mesos本身 并 不 知 道 各 个 应 用 程 序 资 源 需 求 ； YARN 则 不 同 ， 应 用 程 序 的 ApplicationMaster 会 把 各 个 任 务 的 资 源 要 求 汇 报 给 YARN ， YARN则根据需要为应用程序分配资源。
生了资源统一管理与调度平台。其中，典型代表是Mesos和 Yarn。
3
7.1统一资源管理和调度平台引例
7.1.2 特点
统一资源管理和调度平台具有如下特点：
（1）支持多种计算框架 （2）扩展性 （3）容错性 （4）高资源利用率
4
7.1统一资源管理和调度平台引例
7.1.3典型的统一资源调度平台
4. 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
12
7.2 YARN简介
7.2.2 YARN的工作流程
总的来说，YARN的工作流程分为以下几个步骤：
大数据分析Hadoop基本教程
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。
hadoop学习视频教程10 - YARN资源管理系统(4)
YARN资源隔离方案
支持内存和CPU两种资源隔离
内存是一种“决定生死”的资源
CPU是一种“影响快慢”的资源
内存隔离
基于线程监控的方案 基于Cgroups的方案
CPU隔离
默认不对CPU资源进行隔离 基于Cgroups的方案
YARN资源调度语义
支持的语义
请求某个特定节点/机架上的特定资源量
调度器的集群配置
容量调度器参数定义和计算关系
队列容量=yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.capacity/100 队列绝对容量=父队列的 队列绝对容量*队列容量 队列最大容量=yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-capacity/100
支持资源抢占模型 资源调度器
FIFO Fair Scheduler Capacity Scheduler
资源分配模型
调度器对比
调度器对比
FifoScheduler
最简单的调度器，按照先进先出的方式处理应用
CapacityScheduler
FifoScheduler的多队列版本，每个队列可以限制资源使用量 队列间的资源分配以使用量作排列依据，使得容量小的队列有竞 争优势
使得hadoop应用能够被多用户使用，且最大化整个集群资源的 吞吐量
启动容量调度器之后，调度器会从classpath中加载capacityscheduler.xml文件，完成容量调度器的初始化
FairScheduler
多队列，多用户共享资源。使得hadoop应用能够被多用户公平 地共享整个集群资源的调度器 根据队列设定的最小共享量或者权重等参数，按比例共享资源
hdfs、yarn、mapreduce 组件的基本原理
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。
大数据Hadoop入门第八讲 YARN体系结构
相比于Hadoop1的优缺点1
1. 这个设计大大减小了 JobTracker（也就是现在的 ResourceManager） 的资源消耗，并且让监测每一个 Job 子任务 (tasks) 状态的程序分布式化了， 更安全、更优美。
5. Container是Yarn为了将来作资源隔离而提出的一个框架。既然资源表示 成内存/CPU量，那就没有了之前的map slot/reduce slot分开造成集群资源 闲置的问题。
YARN组件图
YARN组件说明
Container是YARN框架中对应资源的抽象，封装了运行节点上的资源(内存 +CPU)。
NodeManager负责Container状态的维护，并向ResourceManager保持 心跳报告(心跳报告中包含节点的资源状态)。
ResourceManager是一个中心服务，根据NodeManager的心跳报告维 护整个集群的资源状态数据；根据客户端的调用启动每个Job的 ApplicationMaster服务(启动前会申请资源)，并随时监控 ApplicationMaster进程状况。
Hadoop快速入门
第八讲 YARN体系结构
YARN框架原理
相比于Hadoop1中的JobTracker/TaskTracker的的结构而言，YARN框架 将JobTracker两个主要的功能分离成单独的组件，这两个功能是资源管理和 任务调度/监控。也就是说一般而言，我们说的yarn框架指的是资源管理框架 ，对于任务调度的功能进行了提出，使的yarn框架上不仅仅可以运行mr任务 ，还可以运行spark等其他类型的任务。
2. 在新的 Yarn 中，ApplicationMaster 是一个可变更的部分，用户可以对 不同的编程模型写自己的 AppMst，让更多类型的编程模型能够跑在 Hadoop 集群中。
yarn万字讲解
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
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集群的架构和工作原理
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。