hadoop入门视频教程19 - YARN支持的计算框架(9)
yarn名词解释
YARN 名词解释1. 引言在大数据领域，Apache Hadoop是一个重要的开源软件框架，用于处理和存储大规模数据集。
其中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个关键组件，它负责集群资源的管理和任务调度。
本文将对YARN进行详细解释，并介绍其在Hadoop生态系统中的作用。
2. YARN的定义和背景YARN是Apache Hadoop 2.x中引入的一种新的资源管理框架。
在之前的版本中，Hadoop使用了MapReduce作为其唯一任务调度器和资源管理器。
然而，随着大数据应用场景的不断扩展和发展，MapReduce模型逐渐暴露出一些局限性。
为了解决这些问题，并支持更多类型的计算模型，Hadoop引入了YARN。
YARN将资源管理与任务调度分离开来，使得不同类型的应用程序可以共享集群资源，并以更加灵活和高效的方式运行。
通过将资源管理功能抽象为一个独立组件，YARN提供了更多自定义选项和灵活性，并支持多种计算模型（如MapReduce、Spark、Tez等）。
3. YARN 的架构和组件YARN采用了分布式应用程序管理器（ApplicationMaster）的概念，它负责与ResourceManager协调，并管理应用程序在集群中的执行。
YARN的架构包括以下几个重要组件：3.1 ResourceManagerResourceManager是整个集群的资源管理器，负责协调集群中的资源分配和任务调度。
它维护了整个集群的资源状态，并根据应用程序的需求进行资源分配。
ResourceManager还负责监控节点和容器的健康状态，以及处理故障恢复和容错。
3.2 NodeManagerNodeManager是每个节点上运行的代理程序，负责与ResourceManager通信并管理该节点上可用的资源。
它监控本地资源使用情况，并启动/停止容器来托管应用程序。
yarn语法
Yarn 是一个JavaScript 包管理工具，用于管理项目的依赖关系。
它被设计为npm（Node Package Manager）的替代品，但与npm 不同，Yarn 具有更快的速度和更可靠的依赖解析。
以下是一些常见的Yarn 命令和语法：1. **初始化一个新项目**:```bashyarn init```这个命令会引导你创建一个新的`package.json` 文件，其中包含了项目的基本信息。
2. **安装依赖**:```bashyarn add [package]```用于安装一个新的包，并将其添加到`dependencies` 中。
```bashyarn add [package]@[version]```指定要安装的包的版本。
```bashyarn add [package] --dev```将包添加到`devDependencies`。
3. **全局安装**:```bashyarn global add [package]```全局安装一个包。
4. **移除依赖**:```bashyarn remove [package]从`dependencies` 中移除一个包。
```bashyarn remove [package] --dev```从`devDependencies` 中移除一个包。
5. **安装项目的所有依赖**:```bashyarn install```安装项目的所有依赖项。
```bashyarn install --production```仅安装生产环境的依赖项。
6. **更新依赖**:```bashyarn upgrade [package]```更新一个包到最新版本。
```bashyarn upgrade [package]@[version]```更新一个包到指定版本。
7. **运行脚本**:在`package.json` 中的`scripts` 部分定义了一些脚本，可以使用以下命令运行它们：```bashyarn run [script]例如，如果有一个`start` 脚本，可以使用`yarn run start` 来运行它。
Hadoop基础知识培训
存储+计算(HDFS2+Yarn)
集中存储和计算的主要瓶颈
Oracle IBM
EMC存储
scale-up(纵向扩展)
➢计算能力和机器数量成正比 ➢IO能力和机器数量成非正比
多,Intel,Cloudera,hortonworks,MapR • 硬件基于X86服务器,价格低,厂商多 • 可以自行维护,降低维护成本 • 在互联网有大规模成功案例(BAT)
总 结
• Hadoop平台在构建数据云(DAAS)平台有天 然的架构和成本的优势
成本投资估算:从存储要求计算所需硬件及系统软件资源（5000万用户 为例）
往HDFS中写入文件
• 首要的目标当然是数 据快速的并行处理。 为了实现这个目标， 我们需要竟可能多的 机器同时工作。
• Cient会和名称节点达 成协议（通常是TCP 协议）然后得到将要 拷贝数据的3个数据节 点列表。然后Client将 会把每块数据直接写 入数据节点中（通常 是TCP 协议）。名称 节点只负责提供数据 的位置和数据在族群 中的去处（文件系统 元数据）。
• 第二个和第三个数据 节点运输在同一个机 架中，这样他们之间 的传输就获得了高带 宽和低延时。只到这 个数据块被成功的写 入3个节点中，下一 个就才会开始。
• 如果名称节点死亡， 二级名称节点保留的 文件可用于恢复名称 节点。
• 每个数据节点既扮演者数据存储的角色又 冲当与他们主节点通信的守护进程。守护 进程隶属于Job Tracker，数据节点归属于 名称节点。
云计算与大数据技术知到章节答案智慧树2023年北京联合大学
云计算与大数据技术知到章节测试答案智慧树2023年最新北京联合大学绪论单元测试1.下列哪些应用属于大数据技术的应用（）。
参考答案:音视频网站上通过分析注册用户的浏览习惯，为用户推送感兴趣的音视频。
;手机银行或网上银行在用户画像基础上，对用户群进行定位，挖掘潜在金融服务需求。
;政务领域中的智慧城市建设，如智慧交通、智慧医疗、智慧教育等。
;电商网站上对注册用户浏览信息记录、分析、挖掘，为用户推送感兴趣的商品。
2.日常我们用到的云服务器、钉钉办公软件、百度网盘等应用都是云计算服务厂商提供的云计算服务。
（）参考答案:对第一章测试1.云计算的服务模式包括（）。
参考答案:平台即服务;软件即服务;基础设施即服务2.云计算的劣势有（）。
参考答案:风险被集中;数据泄密的环节增多;严重依赖网络3.云计算部署模型有（）。
参考答案:公有云;私有云;混合云4.云计算是把有形的产品（网络设备、服务器、存储设备、各种软件等）转化为服务产品（IaaS，PaaS，SaaS），并通过网络让人们远程在线使用。
（）参考答案:对5.云计算是一种计算模式，能够提供随时随地、便捷的、随需应变的网络接入，访问可配置的计算资源共享池。
（）参考答案:对第二章测试1.虚拟化技术主要用于云计算物理资源的池化，物理资源不包括（）。
参考答案:操作系统2.虚拟技术特性有（）。
参考答案:隔离;封装;分区;相对于硬件独立3.虚拟化的益处包括（）。
参考答案:实现节能减排;实现动态负载均衡;实现资源最优利用;通过系统自愈功能提升可靠性4.个人PC上使用比较多的虚拟化工具有（）。
参考答案:Virtual Box;VMware Workstation5.虚拟化是一项技术，而云是一种环境或服务。
（）参考答案:对6.虚拟化的主要功能是把单个资源抽象成多个给用户使用，而云计算则是帮助不同部门或公司访问一个自动置备的资源池。
（）参考答案:对第三章测试1.开放系统的存储类型分为内置存储和外挂存储，其中外挂存储可分为（）。
简述hadoop的主要功能模块
简述hadoop的主要功能模块
hadoop 是一个分布式计算的框架，它是由Apache软件基金会开发的一个开源的分布式计算系统，它实现了一个分布式文件系统HDFS 和一个集群计算框架MapReduce。
hadoop的主要功能模块包括：
1. 硬件抽象层：Hadoop提供的硬件抽象层可用于抽象出各种物理计算资源，使之成为一个可用于分布式计算的逻辑资源。
2. HDFS文件系统：HDFS是Hadoop的核心，它是一个分布式文件系统，它提供了对大量数据集的高效存储，以及跨多个节点的高性能数据访问。
3. MapReduce框架：MapReduce框架是一个集群计算框架，它支持编写分布式处理程序，支持从多个数据源获取数据，支持在多台机器上进行大规模并行计算，实现高性能处理和分析大数据集的功能。
4. YARN框架：YARN是Hadoop的资源管理框架，它可以管理集群上的所有资源，并实现较为高效的资源分配。
5. 集群管理系统：Hadoop的集群管理系统可以监控、管理和维护集群的整个运行状态，提供对容错、拓扑变更等功能的支持，实现集群缩放和稳定运行。
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Hadoop数据处理流程解析
Hadoop数据处理流程解析Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析。
它的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
本文将对Hadoop的数据处理流程进行解析，介绍Hadoop的工作原理和关键技术。
1. Hadoop的工作原理Hadoop的工作原理可以简单概括为“存储-计算-存储”。
首先，数据被分割成多个块，并存储在HDFS中，这些块会被复制到多个节点上以实现数据冗余和容错性。
然后，通过MapReduce计算模型，将计算任务分发给集群中的多个节点并行处理。
最后，计算结果被写回HDFS中进行存储。
2. Hadoop的数据处理流程Hadoop的数据处理流程可以分为数据准备、数据分发、数据计算和结果存储四个阶段。
2.1 数据准备在数据准备阶段，首先需要将原始数据加载到HDFS中。
HDFS将数据分割成多个块，并将这些块复制到不同的节点上。
这样做的好处是可以提高数据的可靠性和容错性，同时也能够实现数据的并行处理。
2.2 数据分发在数据分发阶段，MapReduce将计算任务分发给集群中的多个节点。
这些节点会从HDFS中读取数据块，并将数据分割成多个键值对。
然后，MapReduce将这些键值对按照指定的规则进行分组，以便后续的计算。
2.3 数据计算在数据计算阶段，每个节点会对自己所负责的键值对进行计算。
这个计算过程包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，节点会对每个键值对进行处理，并生成中间结果。
在Reduce阶段，节点会将中间结果进行合并和归约，最终生成最终的计算结果。
2.4 结果存储在结果存储阶段，计算结果会被写回HDFS中进行存储。
这样做的好处是可以方便后续的数据分析和查询。
同时，HDFS中的数据也会被复制到多个节点上，以提高数据的可靠性和容错性。
3. Hadoop的关键技术Hadoop的数据处理流程离不开一些关键技术的支持。
《Hadoop大数据开发实战》教学教案(全)
《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。
YARN应用场景、原理与基本架构
5
YARN产生背景—总结 直接源于MRv1在几个方面的缺陷
扩展性受限 单点故障 难以支持MR之外的计算
多计算框架各自为战，数据共享困难
MR：离线计算框架 Storm：实时计算框架 Spark：内存计算框架
6
目录
1. Hadoop YARN产生背景
2. Hadoop YARN基本构成
Supervisor
Worker
Supervisor
Worker
Executor Executor Executor Executor
DAG DAG App App Mstr Mstr Container
7
28
Tez 优化技术
ApplicationMaster缓冲池 作业提交到AMPoolServer服务上 预启动若干个ApplicationMaster，形成一个 ApplicationMaster缓冲池
预先启动Container
资源分配与调度
9
NodeManager 整个集群有多个，负责单节点资源管理和使用
详细功能 单个节点上的资源管理和任务管理
处理来自ResourceManager的命令
处理来自ApplicationMaster的命令
10
ApplicationMaster 每个应用有一个，负责应用程序的管理
⑥
Task
Container
⑤
Application Master
③ ⑤ ⑤ Node Manager
Client
Client
Task
⑥
13
YARN容错性 ResourceManager
存在单点故障； 正在基于ZooKeeper实现HA。
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避免了每个任务重复申请资源带来的时间开销
不足
会出现严重的资源争用，难以细粒度控制每个任务占用资源
MapReduce多进程模型
每个Task运行在一个独立的JVM进程中 可单独为不同类型的Task设置不同的资源量，目前支持内存和 CPU两种资源 每个Task都要经历“申请资源—> 运行Task –> 释放资源”的 过程
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Hadoop大数据解决方案进阶应用
YARN支持的计算框架(9)
Hadoop
讲师：迪伦（北风网版权所有）
课程目标 Spark On Mesos模式 Spark On YARN模式 Spark On YARN部署
Spark On Mesos模式
官方推荐模式，Spark运行在Mesos上会比运行在YARN上更加 灵活，更加自然 两种调度模式：粗粒度和细粒度 粗粒度模式（Coarse-grained Mode）
下载：/downloads.html
注意
使用的Hadoop必须是2.0系列，比如0.23.x，2.0.x，2.x.x或 CDH4、CDH5等 将Spark运行在Hadoop上，本质上是将Spark运行在Hadoop YARN上 之所以不采用Mesos而是YARN，是因为YARN拥有强大的社区支 持，且逐步已经成为资源管理系统中的标准
每个应用程序的运行环境由一个Dirver和若干个Executor组成 每个Executor占用若干资源，内部可运行多个Task
应用程序运行之前，申请好全部资源，运行结束后，回收这些资 源
细粒度模式（Fine-grained Mode）
思想是按需分配
启动executor，但每个executor占用资源仅仅是自己运行所需的 资源
mesos会为每个executor动态分配资源 单个Task运行完之后可以马上释放对应的资源
每个Task会汇报状态给Mesos slave和Mesos Master
Spark On YARN模式
Spark On YARN模式 Nhomakorabea多进程VS多线程
MapReduce采用了多进程模型，便于细粒度控制每个任务占 用的资源，但会消耗较多的启动时间 Spark同节点上的任务以多线程的方式运行在一个JVM进程中 多线程好处
Spark多线程模型
每个节点上可以运行一个或多个Executor服务 每个Executor配有一定数量的slot 每个Executor单独运行在一个JVM进程中，每个Task则是运行 在Executor中的一个线程 同一个Executor内部的Task可共享内存
Spark On YARN部署