标签：chapter5 AM MapReduce Yarn 应用 RM 资源管理

• 1 设计思想
  • 1.1 作业与资源管理
  • 1.2 平台与框架
• 2 体系架构
  • 2.1 架构图
  • 2.2 应用程序执行流程
• 3 工作原理
  • 3.1 单平台多框架
  • 3.2 平台资源分配
• 4 容错机制
• 5 典型示例
  • 5.1 MapReduce2.0框架
  • 5.2 Yarn平台运行Spark框架
  • 5.3 Yarn平台运行MapReduce+Spark框架

Yarn最初就为MapReduce设计的资源管理器。

后逐步成为一个通用的资源管理系统，为上层应用提供统一的资源管理和调度。

1 设计思想

1.1 作业与资源管理

第一代MapReduce架构的缺陷：

• 资源管理和作业管理紧密耦合（都由JobTracker负责）。但资源管理与具体的作业无关。
• 作业的控制管理高度集中。JobTracker负责维护所有作业，内存开销大。

Yarn将资源管理从第一代MapReduce中独立出来，通过资源管理与作业相分离形成通用的资源管理系统，并使作业之间相互独立地控制执行。

1.2 平台与框架

平台

标签：chapter5,AM,MapReduce,Yarn,应用,RM,资源管理
来源： https://www.cnblogs.com/angelia-wang/p/15789700.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。