Yarn資源排程器

yarn是乙個資源排程平台，負責為運算程式提供伺服器運算資源，相當於分布式的作業系統平台。

yarn基本架構

resourcemanager的作用：

nodemanager的作用：

工作機制

使用者使用客戶端向 resourcemanager 提交乙個任務，同時指定提交到哪個佇列和需要多少資源。使用者可以通過每個計算引擎的對應引數設定，如果沒有特別指定，則使用預設設定。

container 啟動後執行具體的任務，處理分給自己的資料。nodemanager 除了負責啟動 container，還負責監控它的資源使用狀況以及是否失敗退出等工作，如果 container 實際使用的記憶體超過申請時指定的記憶體，會將其殺死，保證其他 container 能正常執行

作業排程器

hadoop作業排程器有三種：fifo、capacity scheduler和fair scheduler

fifo排程器：先進先出，按照到達時間排序，先到先服務。job1要幾個task分配幾個task。

容量排程器（capacity scheduler）：支援多個佇列，每個佇列分配一定的資源類，每個佇列按照fifo排程策略。

job選擇佇列的策略：

公平排程器（fair scheduler）：支援多佇列多使用者，，每個佇列中的資源量可以配置，同一佇列作業公平共享佇列中所有資源。

Yarn 資源排程器

資源排程器是什麼？yarn中負責集群資源分配的是scheduler。分成三種型別 fifo scheduler，capacity scheduler，fair scheduler。fifo scheduler 先進先出佇列，任務先提交就會被先執行，優先滿足最先被提交的任務，之後若有空餘資源再分配給後...

Yarn資源排程器

yarn是乙個資源排程平台，負責為運算程式提供伺服器運算資源，相當於乙個分布式的作業系統平台，而mapreduce等運算程式相當於作業系統之上的應用程式 resourcemanager 負責所有資源的監控 分配和管理。nodemanager 負責每乙個節點的維護。有了這個id，job就知道提交時所用...

Yarn資源排程

由於yarn良好的相容性和擴充套件性，目前可以支援大部分資料引擎，所以了解yarn的資源排程原理很有必要，yarn主要由四個重要角色組成 yarn排程主要分為8個步驟如上圖所示 1.有yarnclient提交program資訊打拼resourcemanager，包括 應用 和應用需要的一切引數和環境...