Linux中Hadoop如何管理资源

在Linux中，Hadoop通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）来管理资源。YARN是Hadoop 2.x版本引入的一个关键组件，它取代了之前的MapReduce框架中的资源管理器和作业调度器，旨在提高集群资源的利用率和灵活性。以下是YARN的主要组件和工作流程：

YARN的主要组件

• ResourceManager (RM)：负责整个集群的资源管理和调度。它接受来自节点的资源使用情况报告，并根据策略分配资源给各个应用程序。
• NodeManager (NM)：在每个集群节点上运行，负责监控节点的健康状况，执行任务，并报告资源使用情况给ResourceManager。
• ApplicationMaster (AM)：是YARN中的一种特殊类型的应用程序，负责资源请求和任务调度。每个应用程序启动时，都会启动一个ApplicationMaster，它与ResourceManager协商资源，并与NodeManager交互以启动和监控任务。
• Client：与ResourceManager和ApplicationMaster交互，提交应用程序，并可以查询应用程序的状态。

YARN的工作流程

1. 应用程序提交：用户通过Client提交应用程序到ResourceManager。
2. 启动ApplicationMaster：ResourceManager为应用程序分配第一个容器（资源集合），并启动ApplicationMaster。
3. 资源协商：ApplicationMaster与ResourceManager协商所需的资源量。
4. 任务调度：ApplicationMaster根据资源分配情况，向NodeManager请求执行任务。
5. 任务执行：NodeManager在分配的容器内执行任务，并将任务状态和进度报告给ApplicationMaster。
6. 应用程序完成：当所有任务执行完毕后，ApplicationMaster向ResourceManager报告应用程序完成，并释放所有资源。

YARN的设计使得Hadoop集群可以更灵活地支持不仅仅是MapReduce作业，还可以运行各种其他类型的分布式计算框架，如Spark、HBase、Kafka等。