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HDFS资源调度如何实现

小樊
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2025-05-26 04:01:42
栏目: 编程语言

HDFS(Hadoop Distributed File System)的资源调度主要通过YARN(Yet Another Resource Negotiator)来实现。YARN是一个资源调度平台,负责为运行在Hadoop集群上的应用程序提供资源管理和调度服务。以下是HDFS资源调度的实现方式:

YARN架构和资源调度简介

工作机制

  1. 客户端提交MapReduce作业到客户端所在的节点,YARN Runner向ResourceManager申请一个Application。
  2. ResourceManager将该应用程序的资源路径返回给YARN Runner,程序将运行所需资源提交到HDFS上。
  3. 程序资源提交完毕后,申请运行MapReduce AppMaster。
  4. ResourceManager将用户的请求初始化成一个Task,其中一个NodeManager领取到Task任务,该NodeManager创建Container,并产生MapReduce AppMaster。
  5. Container从HDFS上拷贝资源到本地,MapReduce AppMaster向ResourceManager申请运行MapTask资源,ResourceManager将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager,这两个NodeManager分别领取任务并创建Container。
  6. Map向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本,这两个NodeManager分别启动MapTask,MapTask对数据分区排序。
  7. MapReduce AppMaster等待所有MapTask运行完毕后,向ResourceManager申请容器,运行ReduceTask。
  8. ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据,程序运行完毕后,MapReduce AppMaster会向ResourceManager申请注销自己。

调度器和调度算法

目前,Hadoop作业调度器主要有三种:FIFO(先进先出)、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。

通过上述机制,HDFS能够有效地管理和调度集群资源,确保数据的高可用性、可靠性和高效性。

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