4.Yarn资源调度器.pdf

大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂度高且难以用传统数据处理方法进行捕捉、管理和处理的数据集合。它通常具有以下三个特征： 数据量大：大数据指的是数据集的规模非常庞大，远远超出了传统数据处理工具的能力范围。这些数据集可能包含数十亿甚至数万亿的记录。 复杂度高：大数据往往包含多种类型和格式的数据，例如结构化数据（如关系型数据库中的数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像和音频等）。这些数据的复杂性使得处理和分析变得更加困难。 处理速度快：大数据处理要求在短时间内处理和分析大规模的数据。传统的数据处理方法往往无法满足实时或近实时处理的需求。 大数据的出现主要是由于以下几个因素的影响： 数据的爆发性增长：随着互联网的普及和各种传感器、设备的广泛应用，数据的产生和积累呈现爆发式增长的趋势。 新型数据源的涌现：除了传统的结构化数据，越来越多的非结构化和半结构化数据源涌现，例如社交媒体数据、日志文件、传感器数据、地理位置数据等。 技术的进步：大数据处理的技术工具和技术方法得到了快速发展，例如分布式计算、云计算、并行处理、机器学习和人工智能等技术的应用，使得大数据的存储、管理和分析变得可行和高效。 大数据的处理和分析可以带来许多潜在的好处，包括更深入的洞察力、更准确的决策支持、更精细的个性化服务、更高效的资源利用和创新等。在各个领域，如商业、医疗、金融、交通、科学研究等，大数据正发挥着重要的作用，并为我们带来了新的机遇和挑战。 【YARN资源调度器详解】 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目中的一个关键组件，负责管理和调度大数据处理系统中的计算资源。在Hadoop生态系统中，YARN作为资源管理层，确保数据处理任务（如MapReduce作业）能够有效地获取和使用集群资源。 资源调度器是YARN的核心组件，它的主要职责是根据应用程序的需求公平、高效地分配集群资源。YARN支持两种主要的多用户资源调度器——Capacity Scheduler和Fair Scheduler。 1. **Capacity Scheduler** 是一种基于队列的调度器，适合大型多租户环境。它将资源按照预先定义的容量分配给不同的队列，确保每个队列有固定比例的资源保证。这样，管理员可以控制不同部门或用户的资源使用，同时提供抢占机制以优化资源利用率。 2. **Fair Scheduler** 则致力于实现资源公平共享，无论应用程序的大小或运行时间，都会尽可能平均分配资源。每个应用程序都有一个公平 share，当资源不足时，新应用程序或长时间未分配资源的应用程序会优先获得资源。 资源调度器采用双层调度模型：第一层，ResourceManager的资源调度器分配资源给ApplicationMaster（AM）；第二层，AM再将Container分配给具体的Task。资源分配过程是异步的，使用pull-based模型，即AM通过心跳机制主动请求和接收Container。 YARN的资源分配算法是Dominant Resource Fairness（DRF），它考虑多个资源维度，如CPU和内存，将最大资源需求作为主资源，并在主资源上实现最小公平分配。这确保了多任务环境中的资源公平性。 资源保证机制方面，YARN采用了增量资源分配，即如果无法立即满足应用程序的全部资源请求，会为应用程序预留一部分资源，待后续释放的资源累积到足够数量时再分配给应用程序。虽然这可能导致一定的资源浪费，但相比一次性资源分配，它减少了因等待合适资源而饿死的应用程序的风险。 总结来说，YARN的资源调度器是大数据处理的关键，它确保了集群资源的有效利用和应用程序的公平执行。Capacity Scheduler和Fair Scheduler提供了灵活的策略，适应不同类型的使用场景。通过深入理解这些调度机制，可以更好地优化Hadoop集群的性能和资源利用率，满足不同业务的需求。在实际操作中，还需要根据具体的工作负载和业务目标调整配置，以达到最佳的资源分配效果。