Linux中Hadoop资源如何管理

在Linux中，Hadoop资源管理主要依赖于YARN（Yet Another Resource Negotiator）组件。YARN负责集群资源的分配和管理，以及任务调度和监控。以下是Hadoop资源管理的主要组成部分：

1. ResourceManager：ResourceManager是YARN的核心组件，负责整个集群资源的统一管理和分配。它有两个主要组件：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（ApplicationManager）。

   • 调度器：负责根据资源需求和其他策略为各个正在运行的应用程序分配资源。YARN支持多种调度策略，如先进先出（FIFO）、容量调度器（Capacity Scheduler）和公平调度器（Fair Scheduler）。
   • 应用程序管理器：负责接收作业提交请求，协调第一个容器的分配，用于执行特定组件（如MapReduce的JobHistoryServer）。它还负责监控应用程序的生命周期，处理故障恢复等。

2. NodeManager：NodeManager是YARN集群中的工作节点，负责单个节点上的资源管理和任务执行。它向ResourceManager报告资源使用情况和节点状态，并根据ResourceManager的指令创建、监控和销毁容器。

3. Container：容器是YARN中的资源抽象，用于封装节点上的计算资源（如CPU、内存等）。应用程序组件（如MapReduce的Map任务和Reduce任务）在容器中运行。

4. ApplicationMaster：每个YARN应用程序都有一个ApplicationMaster，负责与ResourceManager协商资源，协调任务执行，并监控任务进度。ApplicationMaster是一个可插拔的组件，可以根据不同的应用程序类型进行定制。

要管理Hadoop资源，可以通过以下方式进行：

1. 配置文件：修改YARN相关配置文件（如yarn-site.xml和capacity-scheduler.xml或fair-scheduler.xml），以设置资源管理策略和参数。例如，可以设置集群的总资源、各个队列的资源分配比例等。

2. ResourceManager Web界面：通过访问ResourceManager的Web界面（通常位于http://:8088），可以查看集群资源使用情况、应用程序状态等信息，并进行一些管理操作，如杀死应用程序、查看日志等。

3. 命令行工具：使用YARN提供的命令行工具（如yarn命令），可以进行作业提交、查看作业状态、杀死作业等操作。

4. 监控和报警：通过集成监控工具（如Ganglia、Prometheus等），可以实时监控集群资源使用情况，并设置报警阈值，以便在资源不足或出现故障时及时采取措施。