yarn mapreduce关系_Yarn与其他组件的关系

Yarn与其他组件的关系

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Yarn与MapReduce的关系

1、基本介绍

MapReduce:MapReduce是一种分布式计算模型,主要用于大规模数据集的并行计算,它将计算任务分为两个阶段:Map和Reduce,在Map阶段,数据被分割成小块并在不同节点上并行处理;在Reduce阶段,这些处理结果被汇总和进一步处理。

YARN(Yet Another Resource Negotiator):YARN是Hadoop的资源管理系统,负责集群资源的分配和管理,它使得多种计算框架可以在同一集群上运行,从而更高效地利用资源。

2、架构关系

资源管理:YARN通过将资源管理和作业调度分离,提高了系统的灵活性和可扩展性,YARN负责集群中的资源分配,而MapReduce则作为其客户端,利用这些资源执行计算任务。

作业提交与调度:MapReduce作业提交到YARN后,由YARN的资源管理器(ResourceManager)为其分配资源并启动ApplicationMaster,ApplicationMaster负责向NodeManager申请容器(Containers),并在这些容器中执行Map和Reduce任务。

3、交互方式

作业提交:MapReduce作业通过作业提交组件将元数据和配置信息提交给YARN的ResourceManager。

资源协商:ResourceManager根据集群资源使用情况和作业优先级为MapReduce作业分配适当的资源。

任务执行:一旦资源分配完成,YARN会启动相应的容器,并在其中调度和执行Map和Reduce任务。

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Yarn与HDFS的关系

1、基本介绍

HDFS(Hadoop Distributed File System):HDFS是Hadoop的分布式文件系统,用于存储和管理大数据,它将数据切分成多个块,并分布存储在不同的服务器上,以实现高容错性和高吞吐量的数据访问。

2、架构关系

数据存储:HDFS负责数据的分布式存储,而YARN负责计算资源的管理和调度,MapReduce等计算框架可以利用YARN的资源管理和调度功能,对存储在HDFS中的数据进行处理。

数据本地性优化:YARN在调度任务时,会尽量将计算任务调度到数据所在的节点,以减少数据传输开销,提高数据处理效率。

3、协同工作

数据读取与写入:MapReduce任务从HDFS读取数据进行处理,并将结果写回HDFS,YARN在任务执行过程中,确保计算资源的有效利用和任务的可靠执行。

Yarn与其他计算框架的关系

1、Spark on YARN

基本介绍:Spark是一个基于内存的分布式计算框架,支持批处理、流处理和机器学习等多种计算模式,通过运行在YARN上,Spark可以共享集群资源,并与MapReduce等其他计算框架共存。

资源管理:Spark on YARN利用YARN的资源管理和调度功能,动态申请和释放资源,以实现高效的任务执行。

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2、Storm on YARN

基本介绍:Storm是一个实时计算系统,用于处理高速数据流,通过在YARN上运行,Storm可以充分利用集群资源,实现实时数据处理。

任务调度:Storm on YARN利用YARN的资源调度功能,将任务分配到合适的节点上执行,确保计算的高效性和可靠性。

相关问题与解答

1、问题一:为什么YARN比第一代MapReduce的资源管理更具优势?

解答:第一代MapReduce(MRv1)的资源管理和作业调度由JobTracker实现,集两个功能于一身,容易导致资源管理的低效和单点故障,YARN将资源管理和作业调度分离,由ResourceManager和NodeManager共同管理资源,提高了系统的灵活性和可扩展性,同时减少了单点故障的风险。

2、问题二:如何在YARN上同时运行MapReduce和Spark作业?

解答:在YARN上同时运行MapReduce和Spark作业,只需将各自的应用程序提交到YARN集群即可,YARN会根据资源使用情况和作业优先级进行资源分配和调度,确保多个计算框架能够共享集群资源,可以通过设置队列和资源配额,实现资源的合理分配和作业的优先级调度。

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