Linux环境下HDFS通过YARN实现资源调度,核心组件及策略如下:
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核心组件
- ResourceManager:统一管理集群资源,分配任务。
- NodeManager:监控节点资源,执行具体任务。
- ApplicationMaster:为应用程序申请资源并调度。
- Container:资源分配的基本单位,承载任务运行。
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调度策略
- FIFO(先进先出):按任务提交顺序执行,简单但资源利用率低。
- Capacity Scheduler:按队列分配固定比例资源,支持多租户公平使用。
- Fair Scheduler:动态调整资源,根据需求和历史使用情况分配,追求公平性。
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配置步骤
- 环境准备:安装JDK,配置SSH免密登录。
- 安装Hadoop:解压安装包,配置环境变量。
- 修改配置文件:在
yarn-site.xml中设置调度器类型(如yarn.resourcemanager.scheduler.class)及资源池参数。
- 启动集群:格式化NameNode,执行
start-dfs.sh和start-yarn.sh。
- 监控管理:通过YARN Web UI或命令行工具(如
yarn application -list)查看资源使用情况。
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优化策略
- 数据本地化:优先将任务调度到存储数据副本的节点,减少网络传输。
- 自动数据均衡:通过HDFS Balancer工具平衡节点间数据分布。
- 资源隔离:为不同用户或应用设置配额,避免资源抢占。
具体配置需根据集群规模和业务需求调整,可参考Hadoop官方文档获取详细参数说明。